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CATEular/skill

深入閱讀與整理類比與混合信號 IC 論文,產出可追溯的電路分析、量測指標、參考文獻與論文配圖,輸出 Markdown / Obsidian 筆記,適用於 PMIC、Buck、放大器、比較器、ADC/DAC、PLL 與參考電路等文獻,不作為直接替代電路設計或模擬驗證。

skill 是什麼?

這個 AI 技能專為類比與混合信號 IC 論文分析而設計,能幫助開發者或研究人員將論文內容系統性地整理成可重讀、可比較、可追溯的結構化筆記。它支援從 PDF、論文連結或已連接的文獻工具取得輸入,自動提取書目資訊(標題、作者、年份、期刊/會議、DOI),並根據論文類型(如 PMIC、Buck、放大器、ADC/DAC、PLL)選擇對應的分析維度,記錄電路拓撲、控制方式、量測指標、關鍵波形與參數。技能不僅能提取論文中的圖片(保留原始顏色與比例)與公式(以 LaTeX 格式呈現),還會區分「論文原文」「個人推導」「模擬結果」與「量測結果」,並要求每項數據都附上來源頁碼或圖表編號,確保資訊可追溯。它基於 Markdown / Obsidian 格式輸出,支援自訂配置路徑與語言(預設為繁體中文),並且內建通用論文模板與 Buck 精讀模板作為參考。所有處理都尊重原始論文,不覆寫既有筆記,也不主動關聯私有 PDK 或商業晶片,適合用於學術文獻回顧、電路設計比對或課程筆記整理。平台支援方面,可作為 Claude Code 或其他 AI 代理的技能套件,但需注意它不進行電路設計或模擬驗證,僅專注於文獻分析與整理。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/CATEular/skill/tree/HEAD/skills/analog-ic-notes

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說明文件

類比 IC 筆記

將一篇真實論文整理為能重新閱讀、比較與追溯的類比 IC 筆記,沿用 DC-DC Buck Reader 的電路精讀方法,按論文實際類型選擇分析維度

輸入與路徑

使用使用者提供的 PDF、論文連結或已連接的文獻工具,先確認論文標題、作者、年份、期刊 / 會議和 DOI,導師不計入作者列表

只有摘要時僅整理摘要範圍的資訊,缺少正文或圖片就明確標註,不推測電路細節

複製 config.example.json 為自己的 config.local.json,填寫輸入、筆記與圖片目錄,或用環境變數 ANALOG_IC_NOTES_CONFIG 指向另一份配置

{
  "paths": {
    "papers": "./papers",
    "notes": "./notes",
    "images": "./notes/assets"
  },
  "language": "zh"
}

相對路徑以設定檔所在目錄為基準,支援 ~ 和當前系統的絕對路徑,個人配置不應加入共享技能包

先解析實際路徑,未提供配置時使用當前工作目錄下的 papers/、notes/ 與 notes/assets/

python scripts/paths.py --config config.local.json

使用者在當前對話明確指定的路徑優先,不修改原論文,不覆蓋既有筆記,修改已有記錄前先檢視其內容並保留使用者的分析

閱讀與整理

  • 先核對來源,再圍繞研究問題、架構、關鍵電路、測量證據和限制建立正文,模板可按論文刪減,不強求固定章節數
  • 用 通用論文模板 儲存書目資訊、指標表、關鍵配圖、個人理解和未解決的問題
  • 區分「論文原文」「自己的推導」「模擬結果」「量測結果」,引用具體頁碼、圖號、表號或公式編號
  • 摘錄必要的短原文,並附自己的解釋,找不到原句時不要生成模擬式英文引文,也不要大量複刻正文
  • 指標記錄測試條件與定義,缺失項寫「未報告」,跨論文比較時先核對供電、頻寬、負載、面積口徑和 FoM 定義
  • 保持論文獨立性,不主動關聯使用者私有 PDK、商業晶片、內部專案或個人目錄,相關文獻必須有真實來源

按類型選擇分析維度

文獻類型重點記錄
PMIC / Buck / 電荷泵 / LDO拓撲、控制、供電與負載、開關與驅動、效率、漣波、暫態和可靠性
放大器 / 比較器 / 參考電路輸入輸出範圍、增益與頻寬、雜訊與失調、功耗、穩定性與 PVT 條件
ADC / DAC架構、取樣率、解析度、線性度、動態測試條件、功耗與面積
PLL / 時脈架構、頻率範圍、相位雜訊、抖動定義、鎖定行為與功耗

只使用論文適用的維度,不能把 Buck 的效率表和負載階躍指標強套到其他電路

Buck 論文可進一步參考 Buck 精讀模板 與 PMIC 術語參考,參考資料中的公式只是分析線索,具體定義與適用條件以原論文為準

圖片與公式

先讀取 圖片提取說明,再使用 scripts/extract_figures.py,依賴見 requirements.txt

python scripts/extract_figures.py paper.pdf --config config.local.json --paper-id paper-slug

優先按 PDF 頁面實際渲染提取影像區域,保留原始極性、顏色與比例,不因照片背景較暗就反色

向量電路圖使用頁面裁剪,記錄原始頁碼與圖號,先檢查圖、標註和圖註是否完整,再寫入筆記

圖片放在該論文專用子目錄,使用相對 Markdown 圖片連結;公式使用 $...$ 和 $$...$$,清楚區分論文公式與自己的推導

輸出檢查

  • 標題、作者、年份和 DOI 與來源一致,導師資訊單獨保存
  • 每個關鍵數值和論斷都有可定位的來源,沒有虛構的創新、原文引句或測量結果
  • 圖片開啟正常、方向和顏色正確,公式和表格可讀
  • 沒有個人絕對路徑、帳戶資訊、私有製程或內部專案標識
  • 原論文保持不變,相關引用可追溯,正文保留使用者要求的語言

公開發布僅按使用者明確授權進行,共享時排除 config.local.json、本地 PDF 和其他個人配置

Individual skills in this repo

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