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# read-paper — 论文精读拆解 把一篇（或多篇）学术论文整理成一套**详细、可教学的分析条目 + 一份导航总览**。本 skill **自动识别论文类型**（理论证明 / 实验方法 / 综述 / 系统），按类型选用对应的拆解模板——不再把所有论文都套进"定理+证明"的模子。 每个条目要做到：定位清晰、有大白话直觉、推导/实验可被逐步追问、点出非平凡之处、并焊进全局。**结构标准全部写死在本文件和 [`reference/`](reference/) 下的模板里——照着做即可。** 每个模板里都内嵌了自包含的范例条目当质量锚点。 > 本 skill 是**文档分析** skill（无 app、无截图）。"验证"标准 = 你真的拿一篇 PDF 跑通全流程，产出符合下文质量基线的条目。 > > **两条铁律，贯穿全程：** > 1. **脚本自定位**：驱动脚本 `extract.sh` 就在本 `SKILL.md` 的**同一目录**下——不要假设它装在 `.claude/skills/read-paper/`，先算出本 skill 目录再用。 > 2. **防幻觉优先**：每个公式 / 数字 / 结论都要能挂回原文出处；挂不上就标 `⚠️ 待核`，**绝不编造**。详见 §3。 --- ## 0. 前置条件 - **首选：MinerU MCP（`mcp__mineru__parse_documents`）。** 若已配置（见 `~/.claude.json` 的 `mineru` 项），它**云端**解析、公式直出 LaTeX，是本 skill 的首选抽取器——不占本地资源、不挑机器。带 `MINERU_API_TOKEN` = precision 模式（长论文、`vlm` 高精度、批量）；无 token = flash 模式（≤20 页免费）。 - **回退：`pdftotext`（poppler）** —— MinerU MCP 不可用或失败时用。唯一本地硬依赖： ```bash command -v pdftotext || brew install poppler # macOS # sudo apt-get install poppler-utils # Debian/Ubuntu ``` --- ## 1. 抽取文本 **首选 MinerU MCP（公式直出 LaTeX，强烈推荐）。** 若 `mcp__mineru__parse_documents` 可用，直接调它——云端 precision/vlm，输出**干净的 LaTeX Markdown**（公式、表格、阅读顺序、双栏都处理好），从根上消除 pdftotext 的 Unicode 残缺体问题。 - `file_sources` 每项是路径/URL，或 `{"source":"...","pages":"2-3"}`；语言未知省略 `language`（默认 `ch`）；一般别设 `enable_ocr`（服务器自动判）。 - 整篇：`parse_documents(file_sources=["paper.pdf"])`。 - 只要若干页：`parse_documents(file_sources=[{"source":"paper.pdf","pages":"2-3"}])`。 - 要拿图片/大结果落盘：加 `output_dir`，结果（含 `images/`）写到该目录，笔记可