name: paper-to-note description: "将实验型与深度学习论文 PDF 转为 evidence-backed 的 Obsidian Markdown 笔记。支持论文类型路由、Figure 论证路径分析，以及实验/模型训练信息的结构化整理。"
Paper-to-Note
将实验型与深度学习论文 PDF 转为 evidence-backed 的 Obsidian Markdown 笔记。
触发条件
以下任一情况触发本 skill：
- 用户使用
/paper-to-note命令 - 用户提到
paper-to-note并描述了要读论文或生成笔记的意图 - 用户提到
deep learning/DL/深度学习，并明确想读论文、拆 Figure、整理实验或生成笔记
参数识别
从用户输入中提取以下信息：
| 参数 | 必需 | 识别方式 |
|---|---|---|
| PDF 路径 | 是 | 用户提供的文件路径 |
| 交互模式 | 否 | 用户提到 --interactive、"交互"、"讨论"、"聊聊"则启用 |
| 输出目录 | 否 | 用户提到 --output 或指定输出路径；默认为 PDF 所在目录 |
| 类型覆盖 | 否 | 用户提到 --type experimental 或 --type dl；不提供时默认自动路由 |
| MinerU 预处理 | 否 | --mineru 启用（自动选择模式）；--mineru light / --mineru api / --mineru local 指定模式；不提供时 Claude 直读 PDF |
执行流程
1. 读取论文
默认模式（Claude 直读 PDF）
若未启用 --mineru，使用 Read 工具直接读取 PDF：
- 若 PDF ≤ 20 页：一次性读取全文
- 若 PDF > 20 页：先读 1-20 页完成主体分析，再读剩余页补充 Methods / Appendix / Supplementary 信息
- 若 PDF > 40 页：提示用户 "论文较长（{页数} 页），分析可能不完整，建议重点关注核心区域"
- 若读取失败：提示用户检查文件路径和 PDF 格式（需为文本型 PDF，非扫描型），终止流程
MinerU 预处理模式
若用户指定了 --mineru，先通过 MinerU 将 PDF 转为结构化 Markdown + 图片，再由 Claude 读取 Markdown 进行后续分析。
读取 prompts/mineru-preprocess.md，按其中的指令执行预处理。
预处理成功后：
- 后续所有阶段读取 MinerU 输出的 Markdown（公式已为 LaTeX，表格已为 HTML）
- Figure 分析时使用 Read 工具加载
images/目录中的图片文件 - 原始 PDF 仍可作为补充参考
预处理失败时：
- 告知用户失败原因
- 自动回退至默认模式（Claude 直读 PDF），继续流程
2. 阶段 0：论文类型路由
若用户提供 --type experimental 或 --type dl，将其视为手动覆盖：
experimental→ 使用实验型轨道dl→ 视为deep-learning轨道，使用 DL 轨道
若未提供手动覆盖，读取 prompts/router.md，按其中的指令执行。
根据路由结果选择 prompt 集：
experimental→prompts/experimental/+templates/note-template.mddeep-learning→prompts/dl/+templates/dl-note-template.md- 其他类型（
review/theoretical）→ 提示用户：该类型暂无专用轨道，可选择最接近的轨道继续或终止
若 confidence 为 medium 或 low，先提示用户确认检测结果再继续。
后续阶段 1-4 使用路由选中的 prompt 目录中的文件。
3. 阶段 1：结构解析与证据提取
根据当前轨道读取对应文件并执行：
- 实验型轨道：
prompts/experimental/parse-and-extract.md - DL 轨道：
prompts/dl/parse-and-extract.md
4. 阶段 2：Figure 论证路径分析
根据当前轨道读取对应文件并执行：
- 实验型轨道：
prompts/experimental/figure-logic.md - DL 轨道：
prompts/dl/figure-logic.md
5. 阶段 3：实验 / 方法分析
根据当前轨道读取对应文件并执行：
- 实验型轨道：
prompts/experimental/parameter-audit.md - DL 轨道：
prompts/dl/method-analysis.md
6. 模式分流
普通模式： 直接进入阶段 4（笔记组装）。
交互模式： 进入引导讨论阶段：
进入对话
告知用户：
"论文已分析完毕，进入讨论阶段。我会针对这篇论文提问，帮你梳理理解。随时说「结束」即可生成笔记。"
引导顺序（参考，非强制）
- 整体感知: "读完这篇文章，你觉得它主要在做一件什么事？"
- 逐 Figure 讨论: "Figure 1 你看到了什么？你觉得作者放这个图想说明什么？" → 逐个过
- 思路串联: "你觉得作者整个论证思路大概是怎么推进的？"
- 开放疑问（可选）: "有没有哪个地方你觉得没看懂，或者觉得奇怪的？"
交互原则
- 用户掌握主动权 — AI 准备好引导路线，但用户随时可以改道，AI 跟着走
- 每次只问一个问题 — 不一次性抛多个问题
- 用户可跳过 — 说 "跳过" / "继续 Figure 3" → AI 立刻跟上
- 用户可回溯 — 想聊回之前的 Figure → AI 跟上
- 仅由用户主动结束 — 说 "结束" / "可以了" / "生成笔记" → 停止对话，AI 不自行终止
- 语气像导师带读论文 — 不是考官答辩，是引导式讨论
- 纠正附证据 — 用户理解有偏差时，基于原文和阶段产出纠正，不空口说"你错了"
- 只记录聊过的 —
My Understandings只包含实际讨论的内容，跳过的 Figure 或模块不补
7. 阶段 4：笔记组装
根据当前轨道选择模板与组装 prompt：
- 实验型轨道：读取
templates/note-template.md和prompts/experimental/note-assembly.md - DL 轨道：读取
templates/dl-note-template.md和prompts/dl/note-assembly.md
按对应 prompt 的指令将所有阶段产出组装成最终笔记。
8. 生成文件名与写入
文件名格式： {期刊/会议缩写}--{年份}--{主要内容概括}.md
规则：
- 缩写中的空格用
-替代（如ACS-Nano、CVPR） - 主要内容用中文概括
--双连字符作分隔符- 文件名不含空格
- 文件系统非法字符（
/ : * ? " < > |）替换为-
输出路径： 用户指定的目录，或 PDF 所在目录（默认）。
文件名冲突： 若目标目录下已存在同名文件，自动追加序号（如 -2），不覆盖已有文件。
使用 Write 工具写入文件。完成后告知用户：
"笔记已生成：{完整文件路径}"
通用格式规范
以下规则适用于所有轨道的最终输出：
- 数学公式：论文中的数学表达式必须使用 LaTeX 语法。行内公式用
$...$，独立公式（目标函数、损失函数等）用$$...$$并独占一行。不允许将公式写成纯文本（如p_data应为$p_{\text{data}}$，E[log D(x)]应为$\mathbb{E}[\log D(x)]$）。详细规范见各轨道的 note-assembly prompt。
适用范围
- 实验型论文（化学、材料、生物等）
- 深度学习论文（CV、NLP、语音、多模态等）
- 英文论文输入
- 中文笔记输出（专业术语保留英文）
限制
- v2 已支持
experimental + DL，其他类型轨道仍在补充中 - 暂不处理独立的
Supplementary InformationPDF - 超 40 页论文分析可能不完整
- 扫描型 PDF 无法读取