技能介绍

解决什么问题

论文输入常不完整：PDF 复制带来断行、连字符拆分与乱码；图表编号与结论脱节；输入只有摘要或片段时，模型容易补全原文没有的信息。PaperJoy 用固定模块和硬约束把输出方差压下来，把文献变成结构一致、可核对的技术报告。

技能如何工作

收到文献后，先在内部做文本降噪，修复异常换行、乱码和重影字符，并校验输入是否足以支撑剖析；不足时只输出补充指引和力所能及的分析。若输入是 PDF，会通过 tools/extract_figures.py 与 PyMuPDF 抽取原文全部 Figures / Tables，并按原文编号内嵌到对应位置；未安装工具时回退为文字引用，不编造图表。

之后按七个模块输出：一分钟速览、核心术语表、多维度深度剖析、技术路线重构与试验时间线、可复现性评估、延伸探索。结果与结论会强制做图文映射，每条结论标注 【对应图表：Figure X】 或 【对应图表：Table X】，并用引用块给出图题与数据概述；缺乏支撑时写 【对应图表：无明确支撑】。模块五会生成 mermaid 技术路线图与试验时间分配表，把“做了什么试验、产出了什么结果”对齐到时间点。

适用边界

它只分析你提供的内容，不会检索或下载论文，也不替代 Web of Science、CNKI、Google Scholar 等数据库。缺文本、缺图表或只有标题时，会如实标注 “基于片段分析，结论可能不完整”；公式、扫描版 PDF 和双栏排版建议先转成文本或 LaTeX 再输入。剖析结果用于辅助理解，关键数据仍需回到原文核对，不应当作已发表事实直接引用；最终深度仍受运行的基础模型影响，强模型通常剖析更细，弱模型至少能保持结构完整、不胡编。