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budoyh/paper-explainer

Codex-Fähigkeit zum tiefgehenden Lesen akademischer PDFs und Erstellen eigenständiger chinesischer Erklärer-Markdowns mit geprüfter Abbildungs-/Tabellen-/Formelbehandlung.

Was ist paper-explainer?

Diese Fertigkeit für Codex (und ähnliche KI-Agenten) ermöglicht es, wissenschaftliche PDF-Artikel tiefgehend zu analysieren und daraus eine in sich geschlossene, chinesische Erklärer-Markdown-Datei zu generieren. Sie extrahiert nicht nur Text, sondern erkennt und behandelt auch Abbildungen, Tabellen und Formeln aus der PDF-Quelle. Die Ausgabe ist so gestaltet, dass sie alle wesentlichen Informationen des Originalpapiers in einem gut lesbaren, strukturierten Markdown-Format mit chinesischer Erklärung enthält. Die Validierung von Abbildungen, Tabellen und Formeln stellt sicher, dass diese korrekt eingebettet oder referenziert werden, was den Leser:innen ein umfassendes Verständnis des Papers ermöglicht. Dies ist besonders nützlich für Forschende, Studierende oder Ingenieure, die schnell den Kern eines akademischen Papiers erfassen möchten, ohne die Original-PDF mehrfach lesen zu müssen.

Funktioniert mit~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
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Vorschau

Aus dem Skill-README

Abbildung 1

Dokumentation

Was macht paper-explainer?

Codex-Fähigkeit zum tiefgehenden Lesen akademischer PDFs und Erstellen eigenständiger chinesischer Erklärer-Markdowns mit geprüfter Abbildungs-/Tabellen-/Formelbehandlung.

Verwendung

Diese Fertigkeit wird typischerweise durch einen KI-Agenten wie Codex oder Cursor aufgerufen. Sie erwartet den Pfad zu einer PDF-Datei (z. B. path/to/paper.pdf) und erzeugt eine neue .md-Datei mit einer umfassenden, chinesischen Erklärung des Papiers.

Beispielbefehl (für CLI-Agenten)

codex skill budoyh/paper-explainer --paper path/to/paper.pdf

Funktionsweise

  1. Einlesen: Die PDF wird mit einem PDF-Parser (z. B. PyMuPDF) eingelesen, um Text, Abbildungen, Tabellen und mathematische Formeln zu extrahieren.
  2. Analyse: Der extrahierte Inhalt wird mittels eines Large Language Models (LLM) analysiert, um die Kernaussagen und Struktur des Papiers zu verstehen.
  3. Markdown-Generierung: Basierend auf der Analyse wird eine selbstständige Markdown-Datei erstellt. Diese enthält:
    • Eine Zusammenfassung auf Chinesisch
    • Eine strukturierte Aufschlüsselung der Abschnitte (Einleitung, Methoden, Ergebnisse, Diskussion)
    • Eingebettete oder referenzierte Abbildungen und Tabellen aus der PDF
    • Übersetzte und erklärte Formeln
    • Abschließende Bemerkungen und Referenzen
  4. Validierung: Vor der Ausgabe wird geprüft, ob Abbildungen, Tabellen und Formeln korrekt im Markdown dargestellt werden.

Unterstützte Plattformen

  • Codex
  • Cursor
  • Andere KI-Agenten mit CLI- oder API-Fähigkeit zur Ausführung von Markdown-Erstellungsskripten

Voraussetzungen

  • Python 3.8+ (für die PDF-Extraktion)
  • pip install pymupdf zum Extrahieren von Inhalten aus PDFs

Konfiguration

Diese Fertigkeit verwendet keine speziellen Umgebungsvariablen. Die PDF-Pfade werden direkt beim Aufruf übergeben.

Beispiel-Ausgabe

Ein generierter Erklärer-Markdown könnte wie folgt beginnen:

# Erklärung des Papers: [Titel des Papiers]

## Zusammenfassung

In dieser Arbeit wird ein neuartiger Ansatz zur ...

## Abbildungen

![Abbildung 1](img/fig1.png)

*Abbildung 1: Beschreibung der Abbildung aus dem Original.*

## Tabellen

| Spalte 1 | Spalte 2 |
|----------|----------|
| Wert A   | Wert B   |

## Formeln

Die zentrale Gleichung lautet:

$$ E = mc^2 $$

## Referenzen

- [1] Autor, A. et al. (2023). Titel des Papiers.

Lizenz

MIT

Mitwirken

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