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Explain research papers to readers without a specialist background: what the paper studies, what the authors contribute, how the findings follow, and what the evidence does not establish. USE WHEN the user shares an arXiv link, paper URL, PDF, local paper, or paper title, or asks to read, explain, analyze, or understand a paper. Defaults to a saved Org note. NOT FOR reproduction, formal peer review, benchmark tables, or literature surveys.

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ljg-paper 研究记录

记录原文依据、证据取舍和阅读检查结果,不作为正文提纲。没有证据时写「未找到」并说明影响;不适用的项目写明理由,不用推测填空。以 | 分隔的条目中,字段值不要再使用这个分隔符。

原文与材料范围

  • 格式版本:3
  • 原文位置:{唯一原始 URL、PDF 或本地路径,与笔记 #+source 使用相同位置}
  • 论文信息:{论文 ID、原始标题、作者、版本或日期}
  • 原文哈希:{PDF、本地文件或源包 SHA-256;无法取得时说明原因}
  • 材料能支持到:{能支持哪些判断,哪些问题没有验证}
  • 外部指令扫描:{未发现 / 已停止;说明可疑指令及处理状态}

研究问题与贡献

  • 贡献类型:{方法/干预、解释/理论、测量/评测、资源/系统;混合论文说明主要类型}
  • 研究对象:{具体对象、现象或关系}
  • 已有方法的不足:{原有方法、解释或评测解决不了什么}
  • 主要贡献:{新方法、发现、理论、评测、资源或系统具体增加了什么}
  • 输入、处理与输出:{方法的关键步骤或因素之间的作用关系;不适用输入输出时说明论证关系}
  • 不可省略的研究问题或主线:{逐条列出,用 | 分隔}
  • 主线为什么属于同一篇论文:{它们如何共同回答问题或构成贡献}
  • 各主线的证据支持程度:{逐条写主线、已支持/部分支持/尚未支持及依据,用 | 分隔}
  • 论文未作出的主张:{防止扩大结论的具体提醒}
  • 正文中的论文具体表述:{至少两个明确指向论文对象或贡献的原句或短语,用 | 分隔}
  • 前两节的问题与贡献表述:{分别体现研究问题和主要贡献的原句或短语,至少两个,用 | 分隔}
  • 论文简述:{问题、贡献、方法或关系、关键证据、限制}
  • 与其他论文的区别:{哪些具体内容使这份解释不能直接套到别篇论文}

读者的认识变化

  • 从哪个具体问题开始:
  • 原先会怎样理解或处理:
  • 什么证据需要补充或修正原有理解:
  • 作者补充了什么关系、做法或判断依据:
  • 回到原问题,判断发生了什么变化:
  • 还需要回答什么问题:
  • 贯穿全文的问题或关系:
  • 案例如何选择与衔接:
  • 结尾回到哪里:
  • 陌生读者三句复述:{阅读检查后填写,不预写理想答案}
  • 示例的原文依据与简化限制:{区分论文案例与自拟示例,记录对应关系;正文自然说明示例性质}

机制与结果解释

  • 是否存在统一机制:{是 / 否,并说明依据}
  • 统一机制:{组件关系、因果机制、测量关系、反馈或瓶颈;没有时写「未找到」并说明各发现之间的关系}
  • 输入、起点或当前状态:
  • 关键作用关系:
  • 结果方向或终点:
  • 如何解释两个不同发现:{检验不同方面,不重复同一个结果}
  • 改变相关条件后的预测及依据:{改变什么、预计什么结果变化、哪些是推想而非已验证结论}
  • 失效边界:
  • 正文中的机制表述:{有统一机制时填写正文原句或短语;多个用 | 分隔}
  • 是否需要在前两节解释机制:{是 / 否,并说明原因}
  • 是否需要图示:{是 / 否;逐图说明呈现什么关系、替读者省去哪部分想象,不固定图数;本字段指 Org example 图,表格另在案例记录中说明}
  • 图后用什么例子解释:{有图时用 | 分隔每张图后对应例子的名称或短语,按图的出现顺序填写;无图时说明文字如何解释}

中心实验或论证

没有实验的论文按实际论证填写;比较或固定条件不适用时说明原因。

  • 实验在问什么:
  • 固定了什么:
  • 改变了什么:
  • 与谁比较:
  • 主要结果及例外:
  • 结果的实际意义:{换算保留单位、分母和不确定性;无需换算时直接说明意义}
  • 这个结果改变什么判断:
  • 这个结果不能推出什么:
  • 正文中的核心证据表述:{正文原句或短语}
  • 正文主要结果表述:{最有代表性的结果在正文中的原句或短语,不限定全文只有这一项结果}
  • 是否补充定量比较:{是 / 否,并说明原因;所有贡献类型均可按需要补充}
  • 补充比较的作用:{无则说明;有则逐项写明新增信息、结论限制或例外,并对应下方证据条目}

证据记录

每条写明位置、结果、支持判断和取舍理由。角色使用「核心」「补充」「备查」;决定使用「进入正文」「合并」「仅供备查」。至少一条核心证据,其余按实际需要增加;无需凑齐所有类别。进入正文或合并的条目须有可在正文找到的对应表述。备查条目不要求正文表述。

  • [evidence] 名称:|角色:核心|位置:|论文直接结果:|支持判断:|正文对应表述:|决定:进入正文|取舍理由:

正文中的案例与实验

每个案例或实验说明主要作用、起点、结果与前后文联系。主要作用可以相近,但要说明各自增加了什么;最后一个例子的后文联系可以是结尾要保留的限制。

  • [frontstage] 名称:|主要作用:|设置或起点:|结果或后果:|帮助理解什么:|与后文的联系:

章节组织与联系

  • 开头要回答的问题:{说明读者已有的背景、不应假定其具备的行业知识,以及角色、对象、动作在正文如何交代;未指定时按不熟悉该行业的普通读者}
  • 全文解释顺序:{按正文顺序说明每节回答什么,以及它们的关系}
  • 案例之间的联系:
  • 章节换序检查:{抽查相邻章节;能交换则说明并列关系,不能交换则说明依赖哪个前提,不为制造依赖编造因果}
  • 略去数字后的解释:{各实验还在回答什么;不能只剩「还有一个结果」}
  • 只保留结论会遗漏什么:{解释过程中哪些内容不可省略}

结尾检查

  • 论文最终补充或修正了什么认识:
  • 结尾依据前文哪些发现:
  • 正文结尾的对应表述:{最后一个内容标题下的原句或短语}
  • 结尾与本论文的联系:
  • 结尾是否新增证据、术语或建议:{否,并说明依据;若是,先将需要的解释补入正文或删去}

独立阅读检查记录

只给评估者最终笔记,不给原文、研究记录或预期答案。以下保留实际回答;未检查时留空,不预填 PASS。

  • 缺失前提与处理:{按正文顺序引用需要回读、补背景或自行补画面的句子,说明缺少什么;检查场景是否持续承担关键解释。有图时记录箭头、位置、遮挡及图后例子的读法,检查图文、示意与实测、因果是否一致。记录修改与复查;没有发现时如实说明。保留用户阅读困难,不能沿用旧 PASS}
  • 不依赖分数的全文复述:{暂不引用分数或提升幅度,讲清问题、做法、结果与限制;名称中的数字可以保留}
  • 读者首先记住的解释:
  • 读者对章节联系的解释:{包括相邻章节能否换序及原因}
  • 全文理解判定:{NARRATIVE_PASS / FAIL;包括必要前提是否已由正文交代,不能只依据评估者能否复述}
  • 研究问题:
  • 作者的主要贡献:
  • 输入→组件/关系→输出:{用普通话复述实际运行的一次过程:谁先做什么,结果交给谁,什么情况改变下一步;说明对应论文中的什么。理论或观察研究说明一次条件变化及其后果;所需解释能在正文找到,不靠外部专业知识补齐}
  • 中心实验问题/固定项/比较者/结果/意义:{无实验时回答论证、假设与结论的关系}
  • 证据的适用范围与限制:
  • 问题与贡献判定:{PAPER_IDENTITY_PASS / FAIL}
  • 三句认识变化复述:
  • 认识变化判定:{UNDERSTANDING_PASS / FAIL}
  • 结果解释:{解释两个不同发现,预测条件变化并注明依据;无统一机制时说明几条关系如何共同构成贡献}
  • 结果解释判定:{RECONSTRUCTION_PASS / FAIL}

Source: SKILL.md on GitHub

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    The skill is generally safe and designed for explaining research papers. It handles external content (PDFs/URLs), which naturally introduces a minor risk of indirect prompt injection, but it contains explicit defensive instructions to mitigate this. It also executes a local validation script as part of its normal workflow.

  • Socket16d

    No alerts

  • Snyk16d

    Risk: MEDIUM · 1 issue

  • Runlayer6mo

    2 files scanned · No issues

  • ZeroLeaks5mo

    Score: 93/100 · 2 sections analyzed

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  • paper
  • storytelling
  • reading
  • arxiv
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  • narrative
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Reads a research paper and narrates it as a continuous story structured around the paper's core proposition — tracing how it emerges from a problem, gets defended through mechanism and evidence, then exits the paper into falsifiable predictions. Output begins with a scannable summary card (one-liner / big idea / three takeaways) followed by the full narrative. Use when a user shares an arxiv link, paper URL, PDF, or asks to analyze research.

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Can this skill handle papers in languages other than English?
The skill is designed around Chinese narrative principles and org-mode formatting. While it can process English papers, the output structure (速读 / 问题 / 翻译 / etc.) and writing principles assume Chinese as the working language.
What happens if a paper doesn't have a clear prior work or baseline to compare against?
For foundational or novel-domain papers, the skill omits the "two problems blocking prior work" (两难) but still establishes a baseline by stating "no one has tackled this before" or the field consensus on why it's hard — this becomes the water level (水位) for measuring the contribution.
Does this skill require the paper to have specific sections like abstract, method, results?
No. The skill reconstructs the narrative from whatever content is available (arxiv link, PDF, HTML). It extracts the core proposition and evidence, then remaps them onto the seven-beat story spine — the paper's original section structure doesn't constrain the output.
What if the paper's core insight is purely empirical with no conceptual novelty?
The skill will honestly say so in the 洞见 (Insight) section — "this is engineering progress, no new cognitive angle." It does not force novelty where none exists.
Can I use this skill with preprints, unpublished papers, or papers not on arxiv?
Yes. The skill accepts local PDFs, direct URLs, or paper names. It works with any full-text source; arxiv is just the default example.

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