Easyreading academic paper

Easy-Reading Academic Paper

将论文转换为“内容不减量、理解有台阶”的中文学术长文。保持论文的技术密度、证据边界和原始结构，不写成科普软文，也不把少量亮点摘要冒充全文解析。

核心契约

执行时始终满足以下要求：

1. 内容完整优先：覆盖论文的摘要、全部章节与小节、显式贡献、定义、公式、图、表、算法、实验设置、主结果、消融、定性结果、失败案例、局限、附录和可获得的补充材料。完整不等于逐句复制；使用准确转述和必要引用保存学术信息。
2. 结构镜像优先：除“读前导航”和“覆盖审计”外，正文按论文原有 Section/Subsection 顺序展开。不要用自创的通用博客结构替代论文结构。
3. 双层但不降级：先给精确的理解桥梁，再给完整技术细节。简明解释不能删除符号、条件、假设、数据或例外。
4. 证据边界清楚：区分论文事实、官方代码、外部背景、分析者解释和根据上下文的推断。不得把推断写成作者结论。
5. 所有缺口显式化：无法取得、无法辨认或原文未定义的内容必须标注原因，不得静默跳过或自行补全。
6. 长度服从覆盖：不设置压缩上限。完整方法与实验论文通常需要 8,000–20,000+ 汉字；复杂论文可以更长。不要用固定字数代替覆盖要求。

必读资源

开始分析前：

• 将本文件所在目录视为 skill 根目录。所有相对资源路径都从该目录解析；执行脚本时先取得脚本的绝对路径，不要假设当前工作目录就是 skill 目录。

• 读取 references/coverage-protocol.md，建立论文内容台账。

• 读取 references/explanation-standard.md，统一逐节、逐式、逐图表和实验解释方法。

• 按论文主题读取 references/domain-guides.md 中对应领域；跨领域论文读取所有相关部分。

• 生成 HTML 时复制并填写 assets/article-template.html。

• 完成后运行 skill 根目录中的 scripts/check_coverage.py，验证台账与文章一一对应。

强制工作流

Round 1：获取完整论文包

1. 获取论文正文。arXiv 输入同时检查摘要页、HTML 全文和 PDF；PDF 分页读取直到结束。
2. 获取论文版本、附录、supplementary material、项目页和作者给出的额外说明。
3. 提取标题、作者、机构、发布日期/版本、论文链接、项目页和代码链接。
4. 检查 OCR、公式、表格和双栏阅读顺序。发现缺页、乱码或图片不可辨认时换一种来源。
5. 若只能得到摘要或正文不完整，停止“完整解析”承诺，列出缺失内容并请求更完整来源。

Round 2：建立内容覆盖台账

在写正文前创建 <paper-slug>-paper-map.json。按 coverage protocol 登记：

• 每个 Section 与 Subsection，包括 Abstract、References 前的所有正文、Appendix 和 Supplement；
• 每个编号公式及承担独立功能的未编号公式组；
• 每个 Figure、子图、Table、Algorithm、框架图和流程图；
• 数据集、划分、预处理、指标、baseline、训练/推理设置、主实验、消融、效率、定性结果和失败案例；
• 作者明示的贡献、假设、限制与伦理/社会影响说明；
• 官方代码中与方法组件直接对应的关键实现。

未完成台账前不要开始撰写长文。台账是防止“看起来很长但实际漏项”的主要机制。

Round 3：建立学习支架

1. 用一张“读前导航”说明研究问题、输入输出、核心假设、完整 pipeline 和阅读依赖。
2. 建立符号表，优先沿用论文符号；记录形状、单位、坐标系、随机性和定义来源。
3. 只补充理解本文必需的前置知识。背景补充必须服务于某个原文章节，并明确标为外部背景。
4. 识别作者默认读者已知、但会造成理解跳步的中间推理；补足推导，不改写作者主张。

Round 4：检查官方代码

1. 优先使用论文或项目页给出的官方仓库；没有时再以标题和作者搜索。
2. 阅读 README、配置、数据流程、核心模型、损失、训练、推理和渲染入口。
3. 将论文组件映射到具体文件、类或函数；引用代码时控制在必要片段并标注路径和行号。
4. 将“论文规定的算法”与“仓库的工程选择”分开说明。代码不得替代论文内容，也不得用第三方实现推断官方方法。
5. 无公开代码时明确记录状态，不强行加入代码段。

Round 5：按原论文结构写 HTML 长文

使用模板并按以下顺序组织：

1. 论文元信息与来源状态
2. 读前导航：研究问题、输入输出、方法总览、需要掌握的前置概念、建议阅读路径
3. 摘要逐句义项解析：覆盖摘要中的问题、方法、结果和结论，不只给一句总结
4. 正文镜像章节：严格沿用原 Section/Subsection 编号与顺序
5. 附录与补充材料
6. 代码对应表（存在官方代码时）
7. 完整覆盖审计

每个原文单元都在 HTML 元素上写入与 paper map 相同的 data-source-id。例如：

<section data-source-id="sec-3-2">...</section>

每个原章节至少包含：

• 本节任务：说明它在全文论证链中的作用；
• 严格内容展开：完整转述定义、论点、方法、证据和例外；
• 必要的理解桥梁：补足前提和中间步骤，保持正式学术语言；
• 公式/图/表/算法解读：按 explanation standard 逐项处理；
• 与前后章节的连接：说明输入来自哪里、结论流向哪里；
• 学习检查点：给出 2–5 个可用本文内容回答的技术问题，不写泛泛感想。

对高密度推导、补充实验和实现细节使用 <details> 折叠块保留内容；不得借折叠之名只留下标题或摘要。核心方法与主要结果默认展开。

Round 6：逐项审计并修订

1. 对照 paper map 检查每个单元是否在正文中出现并得到实质解释。

2. 将全部 pending 改为 covered、unavailable 或 not-applicable；后两者写明理由。

3. 运行：

   python3 <skill-dir>/scripts/check_coverage.py <paper-map.json> <article.html>

4. 修复所有 error，再人工检查术语、公式、数字、图表编号、引用归属和 HTML 渲染。

5. 最终同时交付 <paper-slug>-easyreading.html 与 <paper-slug>-paper-map.json。

解释与写作纪律

• 保留关键英文术语并在首次出现时给出准确中文释义。
• 公式必须使用论文原式或明确标注“等价改写/分析者补充”；原文未定义的维度或符号标注“根据上下文推断”。
• 图表必须引用原编号和 caption 含义；解释每个轴、颜色、子图、比较对象和作者希望它支持的结论。
• 实验必须覆盖所有设置与结果，不挑选有利数字。明确指标方向、绝对差值、相对变化和统计不确定性。
• 相关工作不得压缩成“已有方法存在不足”。保留作者的分类方式、关键代表工作及本文定位。
• 类比仅在严格表述之后、确实提高理解时使用，并标明类比边界；默认使用“精确直觉”而非生活化故事。
• 禁止“颠覆性”“令人惊艳”“打开新世界”等宣传性表达；禁止无证据地放大产业意义。
• 不强制提出改进方案或科研选题。用户要求时再另设章节，并与论文事实严格分离。

完成判据

只有同时满足以下条件才算完成：

• 完整论文包已获取，或所有来源缺口已显式记录；
• paper map 覆盖原论文结构和全部学术载体；
• 正文按原结构展开，所有台账单元均有 data-source-id；
• 公式、图、表、算法和实验均包含可复核的解释；
• 作者内容、代码证据、外部背景、分析与推断已区分；
• 覆盖检查脚本无 error；
• HTML 可打开，KaTeX、Mermaid、目录、表格、代码和折叠块可正常阅读。