学术论文深度解析

读论文时你在对抗什么

摘要能看懂，一翻到方法节和实验表格就慢下来；PDF 里公式难复制，作者说的「我们开源了代码」往往还要自己搜 GitHub。你需要的不是再写一段泛泛的 TL;DR，而是一篇比原论文更好读、还能对照源码的长文。

技能如何组织整条流水线

paper-analyzer 把解析写成不可跳步的六轮流程：

• Round 1：从 arXiv 同时拉 abs 摘要与 html 全文，或分段读完 PDF/纯文本，并自检是否拿到完整正文。
• Round 2：从论文里抠仓库链接，否则用标题+作者搜 GitHub；git clone --depth 1 后读 README、核心源码与配置，并在文章里标注已发布 / 待发布 / 无代码及论文↔代码对应（有代码则贴 ≤30 行并标 路径:行号）。
• Round 3～5：内部完成创新点、方法链、关键实验与局限分析；必须先问读者风格（未答默认 academic），再按模板输出完整 HTML（KaTeX 公式 + Mermaid）。
• Round 6：按清单自检字数、引用、公式/图表、代码段与局限等，不达标则改到通过。

三种输出风格各有硬指标：storytelling（≥3000 字、类比与对话感）、academic（≥4000 字、公式与 Fig/Table 引用、数据表）、concise（≥1200 字、摘要盒、对比表、至少一张 Mermaid 图）。

适用边界

这是生产级写作指令，不是自动替你做文献综述：输入必须是可访问的 arXiv URL、PDF 路径或全文文本；无公开代码时会写替代实现或明确说明缺失。生成物是单篇 HTML 长文，适合精读一篇论文并做代码对照，不适合批量爬库或替代你自己的实验复现。