by MrGeDiao
Evidence-aware Chinese paper reading rules for Codex, Claude Code, Claude Project, and ChatGPT Project
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/MrGeDiao/paper-reading-zhGuides for using ai agents skills like paper-reading-zh.
paper-reading-zh is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by MrGeDiao. Evidence-aware Chinese paper reading rules for Codex, Claude Code, Claude Project, and ChatGPT Project. It has 59 GitHub stars.
paper-reading-zh's catalog security scan is still queued. You can run an instant dependency and prompt-injection check now with the "Scan for vulnerabilities" button above.
Clone the repository with "git clone https://github.com/MrGeDiao/paper-reading-zh" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above).
Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh paper-reading-zh against similar tools.
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Unlocks once the catalog security scan passes (runs nightly).
The deep catalog scan for this skill is still queued. Run an instant dependency check now instead.
给 AI 加一套论文阅读的证据规则:未核验的不补,读不到的不编,比较前先对口径。
An evidence-rule pack for AI-assisted paper reading. Docs and outputs are in Chinese by design.
paper-reading-zh 是一个中文论文精读规则包,面向 Codex、Claude Code、Claude Project 和 ChatGPT Project。它不是论文翻译器,也不是文献管理器;它的目标是让 AI 读论文时少一点顺滑猜测,多一点可复查的证据标注。
经常用 AI 读论文的人大多见过这些行为:查不到 venue 就补一个像样的,只读到摘要却写出全文精读,两篇论文口径不同也直接判胜负。这套规则把它们逐条挡住:
| 场景 | 无规则的典型行为 | 本规则下的输出 |
|---|---|---|
| venue / 代码链接查不到 | 凭印象补一个 | 写“未核验”;找过没找到写“未找到” |
| 只能读到摘要 | 当作读完整篇开始精读 | 写“仅基于摘要”,先问是否继续轻量解读 |
| 引用实验数字 | 复述时丢失出处 | 锚定到原文 Table / Figure 或段落,定位不到就不写 |
| 公式抽取乱码 | 凭记忆重构公式 | 说明 PDF 抽取异常,只解释上下文可确认的含义 |
| 多篇论文比较 | 按分数直接排名 | 先对数据集 / 指标 / 规模口径,不可比就标注“口径不完全可比” |
左列是常见失败模式的示意,不是对某个具体产品的实测记录;右列是规则的硬性要求。
默认输出是约 2000 到 3500 中文字的中等深读,骨架固定:关键词(不超过 5 个)、一段话总结(不超过 150 字)、论文基本信息(标题 / venue/年份 / 链接 / 任务领域 4 项)、核心问题与贡献、方法深度解析、实验与结果、批判性讨论。
证据标注落在输出里是这样的(依据一篇真实验证过的 16 页路线图论文改写的示意节选,完整记录见 docs/validation-2026-05-27.md):
论文基本信息:
- 标题:A Time Scaling Theory for Multi-Layer Electronic Systems
- venue/年份:未核验
- 链接:未找到
- 任务领域:多层电子系统的时间缩放理论(产业路线图)
……
- LogicFolding 在固定工艺节点带来 55% 密度提升、41% 能效提升(摘要 / page 1,论文内部声明)
- 2026 到 2035 年硬件集成增长预计大于 100 倍(page 1 / Sidebar B,作者预测)
- 第 4-5 页公式 PDF 抽取乱码:不基于乱码重构公式,只解释上下文可确认的含义
适合有 CS / AI / ML 基础、需要快速进入不熟悉方向的读者:
| 使用方式 | 适合场景 | 状态 |
|---|---|---|
| Claude Project | 网页端论文精读 | Primary |
| ChatGPT Project | 网页端论文精读 | Primary |
| Codex | CLI / Agent 环境 | Primary |
| Claude Code | CLI / Agent 环境 | Primary |
| Custom GPT | ChatGPT 可复用 GPT | Compatible |
| Hermes Agent | AgentSkills-compatible 运行时 | Compatible, not first-regression-tested |
| OpenClaw | AgentSkills-compatible 运行时 | Compatible, not first-regression-tested |
Primary = 第一优先维护和验证的平台;Compatible = 按规则形态预期可用,但尚未完成首轮完整回归测试。完整兼容矩阵和升级条件见 DESIGN.md。
Claude Project
精读这篇论文、按图表顺序讲、从工程复现角度拆一下。ChatGPT Project
精读这篇论文、比较这几篇论文、讲给组会新人听。Web 版的 PDF 图表读取和联网核验能力由平台决定,详见已知限制;读不到时,规则要求先说明限制,再基于可读文本回答。
git clone https://github.com/MrGeDiao/paper-reading-zh.git
cd paper-reading-zh
下面拷贝的是仓库内的 paper-reading-zh/ 子目录(skill 本体),不是仓库根目录。
Codex
mkdir -p "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills"
cp -R paper-reading-zh "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/"
Claude Code
mkdir -p "$HOME/.claude/skills"
cp -R paper-reading-zh "$HOME/.claude/skills/"
重启会话后试一句 精读这篇论文:https://arxiv.org/abs/xxxx.xxxxx。提供论文锚点(链接 / PDF / 标题)并表达深读意图时自动触发。
升级到新版本时,先删除 skills 目录下旧的 paper-reading-zh/ 再重新拷贝;对已存在的目标目录直接 cp -R 不会覆盖旧版,只会嵌套出冗余的 paper-reading-zh/paper-reading-zh/。
Hermes Agent
mkdir -p "$HOME/.hermes/skills"
cp -R paper-reading-zh "$HOME/.hermes/skills/"
OpenClaw
mkdir -p "$HOME/.agents/skills"
cp -R paper-reading-zh "$HOME/.agents/skills/"
Hermes 和 OpenClaw 需要保留完整目录结构(包含 references/modes.md),不要用单文件 raw URL 安装。它们的兼容路径尚未完整回归测试。
| 模式 | 适合的问题 | 示例提问 |
|---|---|---|
| 深读模式 | 单篇论文精读 / 讲解 | 精读这篇论文 |
| 工程拆解模式 | 实现、复现、工程接入 | 从工程复现角度拆一下 |
| 调研比较模式 | 多篇论文比较、调研 | 比较这几篇论文 |
模式由提问意图自动判断,不确定时默认深读,不需要背命令;也可以直接点名模式。两个子开关在提问里追加即可叠加:
讲给组会新人听):加强“问题 -> 方法 -> 验证 -> 局限”的叙事链条。按图表顺序讲):按 Figure / Table / Equation / Algorithm 的出现顺序推进。这套规则最看重的是边界,而不是把回答写满。
v0.1.1 起以真实论文验证记录逐步补齐,当前覆盖见 docs/validation-2026-05-27.md。$...$ 的渲染可能不稳定,规则会优先使用行内 \(...\) 或普通符号/中文术语兜底。如果发现规则没拦住编造:venue 被补出来了、看不见的图表被描述了、实验数字没有锚点,请用 paper_misread issue 模板反馈,附论文锚点和出错输出。这类案例会直接变成规则的回归用例。
输出会不会到处都是“未核验”,显得啰嗦? 默认是约 2000 到 3500 字的中等深读,证据标签只出现在确实无法核验的字段上。可联网的环境会先按优先级核验,核验到了就写真实值。
为什么不做成脚本、MCP server 或自动下载论文的工具? 有意的设计约束:纯规则包没有脚本和外部依赖,在任何能读文本的平台上都可用,也不引入“默认联网抓取”带来的版权与编造风险。完整设计约束见 DESIGN.md。
非 CS / AI 论文能用吗? 可以。材料范围和证据边界照常生效,但不会强行输出 CCF 等级或工程复现建议。
当前版本:v0.1.3。本版本只更新公开文档和维护溯源,不改变论文阅读规则。
变更记录见 CHANGELOG.md,各版本发布说明见 docs/。设计口径、兼容矩阵和公开文件清单见 DESIGN.md,贡献方式见 CONTRIBUTING.md。
本项目认可并感谢 LINUX DO 社区。
MIT