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Paper reader zh

Skill gy910210/hermes-research-skills/skills/paper-reader-zh

Research Skills for Hermes Agents

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npx -y skills add gy910210/hermes-research-skills --skill paper-reader-zh

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

One thing to look at

  • 2 stars2 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.

What its author says it does

Copied from the file, not written here

结构化精读取证器：对论文、官方博客、benchmark 页面、数据集页面或 PDF 执行精读，抽取问题、方法/系统、数据与实验、显式结论、来源、时间和复用价值，生成可直接支撑主稿写作的中文 paper_notes。需要高价值来源精读时调用。

SKILL.md

3.9 KB, as published. Nobody here has run it

Hermes 适配说明

  • 本 skill 现面向 Hermes 使用，优先依赖 Hermes 原生工具：search_files、read_file、write_file、patch、session_search、delegate_task、cronjob、browser、web/search、vision。
  • 若正文提到 references/... 或 scripts/...，优先读取当前 skill 目录下对应文件，不再依赖 Claude 专属目录结构。
  • 原始 Claude agents/openai.yaml 不作为执行前提；需要并行研究、分工精读或角色评审时，改用 Hermes 的 delegate_task。
  • 保留原有研究方法论与产物契约，但执行层统一按 Hermes 工具体系落地。

Paper Reader（中文）

输入

  • sources[]: 论文、官方博客、benchmark 页面、dataset page、PDF
  • depth: "concise"|"full"（默认 concise）

输出

  • paper_notes
    • 字段契约见 ../research-orchestrator-zh/references/artifact-contracts.md

步骤

  1. 明确来源类型：论文、官方博客、benchmark 页面、dataset page 或其他。
  2. 记录 publication_time、venue_or_source、institution_or_company；无法确认时标明未披露。
  3. 抽取问题设定、任务类型、方法/系统结构、关键数据集与 benchmark。
  4. 只记录来源明确写出的结论与结果，整理为 explicit_claims[] 与 results[]。
  5. 对论文记录训练设置、评测协议、消融与失败案例；对官方页面记录产品能力边界与未披露项。
  6. 补充 reusable_for_sections[]，说明这些内容最适合回写到哪些综述章节。
  7. 如果论文明显属于“方法/训练样本流密集型”论文，额外抽取：
    • raw_data_objects
    • token_objects
    • stagewise_training
    • public_prompt_or_template_evidence
    • disclosed_vs_undisclosed_ratios

守护

  • 明确区分“来源显式陈述”和“阅读者推断”。
  • 引用要带页码、章节、段落或 URL 线索。
  • 对 benchmark、release 状态、数据规模、是否开源等硬事实，优先保守。
  • 对 prompt/template、样本比例、过滤阈值、sampling 规则尤其保守；没看到正文/附录原文就不要写满。

Hermes 强执行协议

调用这个 skill 时要真正完成“精读记录”：

  1. 先判断来源类型：本地 PDF、本地 Markdown、网页、官方博客、benchmark 页面、dataset page。
  2. 本地文件优先：
    • Markdown / txt 用 read_file
    • PDF 优先走 OCR/文档提取相关能力，再进入精读
  3. 网页优先使用 web/search + 抽取；页面结构复杂时再用 browser。
  4. 输出不能只是一段摘要，必须整理成结构化 paper_notes。
  5. 每条核心结论都尽量带出处线索：页码、章节名、表格号、URL、小节标题。
  6. 若用户给了多篇来源且内容较长，使用 delegate_task 分篇精读，再在主线程合并结果。

推荐的 paper_notes 结构

建议至少包含：

  • source_type
  • title
  • publication_time
  • venue_or_source
  • institution_or_company
  • problem_statement
  • task_type
  • method_or_system
  • datasets_and_benchmarks
  • explicit_claims
  • results
  • limitations_or_undisclosed_items
  • reusable_for_sections

若是方法/训练样本流密集型论文，再补：

  • raw_data_objects
  • token_objects
  • stagewise_training
  • public_prompt_or_template_evidence
  • disclosed_vs_undisclosed_ratios

停止条件

满足以下条件之一才算完成：

  • 已为至少一个高价值来源生成可复用的 paper_notes
  • 已给出明确可引用的结论与出处线索
  • 已明确指出哪些事实仍未披露或只能保守表述

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