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Paper for beginners

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将学术论文转化为小白也能看懂的通俗解读 | Claude Code Skill for explaining academic papers to beginners

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One thing to look at

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What its author says it does

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以小白友好的方式解读学术论文。当用户说"小白读论文"、"通俗解读论文"、"帮我看懂这篇论文"、"论文科普"、"读论文(小白版)"、"用大白话讲讲这篇论文"、"这篇论文到底在说什么"、"explain this paper for beginners"、"ELI5 this paper"等表述时触发。面向零基础或跨领域读者,用大白话、生活比喻和故事化叙述让任何人都能读懂论文。所有输出使用中文。

SKILL.md

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小白读论文技能

将学术论文转化为零基础读者也能看懂的通俗解读,保留核心信息的同时去除专业门槛。

写作风格

  • 大白话优先:能用日常用语就不用专业术语
  • 比喻丰富:每个抽象概念都配一个生活化比喻
  • 故事感强:让读者感觉在听故事,而不是在读教科书
  • 准确不失真:通俗化不等于不准确,核心信息必须保留
  • 有温度:用"你可以这样理解""简单来说""打个比方"等口语化引导
  • 中文为主:专业术语首次出现时给出英文原文,后续使用中文

工作流程

第一步:查找论文

  1. 使用 WebSearch 搜索论文,优先查找正式发表版本(会议/期刊 > arXiv)
    • 搜索策略:先搜论文标题 + "paper"
    • 如果用户给的是 arXiv 链接,也搜索是否有正式发表版本
  2. 使用 WebFetch 获取论文内容(优先 HTML 版本)
  3. 搜索开源代码仓库(搜索"论文标题 github"或查看论文中的代码链接)

第二步:系统性阅读(内部分析,不直接输出)

按 Abstract → Introduction → Method → Experiments 顺序阅读,内部思考以下问题:

  1. 作者要做什么(1 句话概括)
  2. 难点在哪里
  3. 现有方法的痛点/不足是什么
  4. 作者的研究假设或核心直觉是什么
  5. 宏观上怎么解决的
  6. 技术细节(关键组件、步骤、每步的输入输出)
  7. 方法为什么有效
  8. 和主流方法的本质区别、适用场景
  9. 做了哪些关键实验,局限性在哪里
  10. 主要贡献是什么

第三步:小白化改写(10 个 Section)

Section标题内容要求
1论文基本信息标题(中英文)、作者/机构、发表venue、论文链接、代码链接 + 摘要中文翻译(忠实原文,通顺可读,单独用引用块展示)
2一句话看懂 + 速记版流程一句大白话概括这篇论文在做什么(侧重问题和方法,零术语)+ 3-5 步速记 pipeline(每步用自明性大白话,不用论文术语,读者只看这几步就能大体理解论文在做什么)
3专业术语词典8-15 个关键术语,格式:术语名 — 大白话解释 + 生活比喻
4这个研究为什么要做三段式动机分析:①旧方法哪里不好(痛点)→ ②新方法的灵感从哪来 → ③核心假设是什么。用大白话讲清"为什么需要这篇论文"
5方法流程详解每步严格按"吃进什么→做了什么→吐出什么"三段式描述,确保读者跟着走完就理解整个方法。如有关键公式/算法,用人话翻译其含义和在方法中的角色("这个公式其实就是在算…")
6和别的方法比有什么不同核心区别是什么、创新点在哪里、用简单对比表(旧方法 vs 新方法,列出优点/缺点/改进点)呈现、说明适合解决什么类型的问题
7实验怎么做的、效果如何①实验设计思路(怎么验证的)→ ②关键结果("比XX好了多少")→ ③哪些场景下效果最好 → ④实验局限(没测哪些数据集、计算开销大不大、泛化验证是否充分)
8故事版本用完整比喻故事串联核心思想,3-5 段,有趣易记
9论文亮点与不足亮点 3-5 条 + 方法层面不足 2-3 条(设计缺陷、理论局限、适用范围窄等,和 Section 7 的实验局限不重复)
10读完应该记住的3-5 条 takeaway + 一句话读后收获("这篇论文最值得记住的是什么",侧重价值和启发,和 Section 2 的读前导读不重复)+ "想动手试试?"(开源情况、复现关键步骤、需要注意的超参数/数据预处理/训练细节、能否迁移到其他任务及如何迁移)

示例(Section 3 术语格式):

Attention 机制 — 让模型学会"重点看哪里"。就像你读长文章时眼睛会自动跳到加粗关键词上,attention 就是教 AI 做同样的事。

示例(Section 2 速记 pipeline 格式):

  1. 把图片切成小方块 → 2. 让每个方块互相"看看"对方 → 3. 综合所有方块的信息做判断

示例(Section 5 公式翻译格式):

论文里有个公式 L = -log P(y|x),翻译成人话:就是在算"模型猜对答案的概率有多高",概率越高这个值越小,所以训练目标就是让这个值尽量小。

示例(Section 6 对比表格式):

对比项旧方法(CNN)本文方法(ViT)
优点速度快、成熟能看到全局信息
缺点只看局部需要大量数据
改进点用预训练弥补数据需求

第四步(可选):保存到 Notion

此步骤需要配置 Notion 集成,详见项目 README。如未配置,可跳过此步,直接在终端输出解读内容。

完成改写后保存到 Notion 指定页面。

4.1 创建子页面

mcp__notion__API-post-page 创建子页面:

  • parent: {"page_id": "<YOUR_NOTION_PAGE_ID>"}(替换为你自己的 Notion 页面 ID)
  • 标题: [小白版] 论文原标题
  • icon: 🐣

4.2 写入页面内容

curl 直接调用 Notion API 写入(MCP 工具排版能力不足)。写入前先阅读 references/notion-formatting.md 了解完整的 block 结构、JSON 模板和排版规范。

关键规则:

  • toggleable heading 的子内容必须嵌套在 children 数组中(详见参考文件)
  • 每次最多 100 个 blocks,超过需分批
  • 第一批写入后验证 has_children 是否为 true,确认嵌套正确再继续
  • $NOTION_TOKEN 从环境变量获取,禁止硬编码

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