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Paper Decompose

以四层提取模型(缺口/增量/Napkin Sketch/启发)解读研报与论文,按中文研报、英文论文、公众号文章三种模式处理,输出含 ASCII 双列架构对比图的解读文本,并可附加投资影响评估;不包含输入抓取与解析实现。

jack-long-2022
jack-long-2022
热度 16.02
最近更新 2026-06-26 21:58:58
分类:知识依赖:纯提示词应用场景:研究 / 摘要总结 / 概念解释 / 笔记整理

安装技能

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执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add paper-decompose
Metadata
name
研报/论文四层提取 (Paper Decompose)
slug
paper-decompose
version
1.0.0
created
"2026-06-26T00:00:00.000Z"
author
builder (EvoSkill 小组)
reference
ljg-paper (lijigang/ljg-skills)
priority
P0
level
L3 (认知框架级)
description
把研报/论文的"读后感"提升到"博导审稿视角"——四层结构化提取(缺口/增量/Napkin/启发)。 触发词:「拆论文」「论文四层」「深度解读论文」「研报拆解」「paper-decompose」

研报/论文四层提取 · paper-decompose

定位:把读研报/论文从"懂个大概"提升到"看见结构、增量、跨域迁移"。 方法论:ljg-paper 四层提取模型 + 善人「投资思维」增强。 版本:v1.0.0 | 2026-06-26


🎯 技能目标

核心价值:从一篇研报/论文中,结构化提取以下 4 层信息:

  1. 缺口层:它要解决的核心问题是什么?过去方案哪里不够好?
  2. 增量层:作者"挪动了什么"——一句话讲清核心创新
  3. Napkin Sketch 层:用 ASCII 双列图直观对比新旧架构
  4. 启发层:Inversion(反转)+ Mapping(迁移),把核心机制跨域复用

与普通"总结"的核心差异:

  • ❌ 普通总结:"这篇论文讲了一个新模型,效果提升了 5%"
  • ✅ paper-decompose:"它在 [X 问题] 上,把 [Y] 从 [A 方案] 改为 [B 方案],通过 [机制] 解决 [旧方案的 C 缺陷]"

🔔 触发条件

用户说 触发
"拆论文"、"论文四层"、"深度解读论文" ✅
"研报拆解"、"分析研报"、"解读研报" ✅
"paper-decompose"、"四层提取" ✅
"读 arXiv"、"看这篇论文" ✅
提供 arXiv 链接/PDF/文本 + "帮我看看" ✅

触发词(5 个):

  1. /paper-decompose
  2. /研报拆解
  3. /读论文
  4. /4层提取
  5. /研报四层

不触发:

  • 用户说"总结一下"(太模糊,应用 summary 类技能)
  • 用户说"翻译这篇"(应用翻译类技能)
  • 用户问"这篇讲什么"但没提供文档(需要先确认输入)

📥 输入格式

类型 格式 适配模式
中文研报 PDF / 文本 / 公众号 URL mode=cn-report
英文论文 arXiv 链接 / PDF / 文本 mode=en-paper
公众号长文 URL / Markdown mode=article
行业白皮书 PDF / 链接 mode=cn-report(按研报处理)

输入校验:

  • 必须有可解析的文档(PDF/文本/URL)
  • 文档长度 < 200 页(综述类超长论文不适用,见边界)
  • 不需要预先阅读,用户可直接丢原文

🧠 认知框架:四层提取模型

核心命题:任何"有增量"的研究/报告,必有 4 个可识别的层次。把这 4 层结构化出来,深度解读的 80% 工作就完成了。

Layer 1:缺口(GAP)

  • 问题:文档要回答什么核心问题?
  • 既往方案:该领域 3-5 个主流方案是什么?各自有什么不足?
  • 战略位置:本文填的是哪个具体缺口?

Layer 2:增量(DELTA)

  • 挪动了什么:作者核心创新 = "把 [Y] 从 [A 改为 B]"
  • 核心机制:实现这个增量的关键技术/方法
  • 对比维度:相对前作的提升幅度(精度/速度/成本/可解释性)

Layer 3:Napkin Sketch(架构对比图)

  • 强制 ASCII 双列对比图:旧方法 vs 新方法
  • 3-7 个步骤的流程图
  • 关键差异点用箭头标注

Layer 4:启发(INSPIRATION)

  • Inversion(反转):把核心机制反向用,会发生什么?
  • Mapping(迁移):把核心机制搬到其他领域,能怎么用?
  • 这是把"局部学习"转化为"通用方法论"的关键

善人特化:投资影响评估

  • 在 Layer 2 和 Layer 4 之间,插入"投资影响评估"
  • 评估维度:基本面 / 估值 / 资金面 / 政策面
  • 输出持仓建议:加仓 / 持有 / 减仓 / 观望

🔄 处理流程(7 步)

详细流程见 PROCESS.md。简要步骤:

Step 1: 识别输入类型 → 选择处理模式
Step 2: 缺口层 → 核心问题 + 既往方案不足
Step 3: 增量层 → 一句话结构化 "在X问题上,将Y从A改为B"
Step 4: Napkin Sketch → ASCII 双列对比图
Step 5: 启发层 → Inversion + Mapping
Step 6: 善人特化 → 投资影响评估(可选)
Step 7: 输出校验 → 4 层非空 + ASCII 图完整

📤 输出格式

完整模板见 TEMPLATE.md。核心结构:

═══════════════════════════════════════
📄 paper-decompose v1.0
═══════════════════════════════════════
输入:[标题 + 来源 + 日期]
模式:[中文研报 | 英文论文 | 公众号文章]

【第 1 层:缺口】核心问题 + 既往方案不足
【第 2 层:增量】作者挪动了什么
【第 3 层:Napkin Sketch】架构对比图(ASCII 必含)
【第 4 层:启发】Inversion + Mapping
【善人特化】投资影响评估(可选)

═══════════════════════════════════════

质量校验:

  • ✅ 4 层都有非空内容
  • ✅ Layer 3 必须包含 ASCII 双列图
  • ✅ Layer 4 包含 Inversion 和 Mapping 两部分
  • ✅ 一句话结构化表达清晰(Layer 2)

🚧 边界

不做 原因
综述类超长论文(>200 页) 信息密度低,应先做"摘要-精读"分阶段处理
纯数学/纯理论推导 缺 Layer 2 增量层,方法论失效
营销报告/白皮书(无实际数据) 缺 Layer 1 真实问题,应归类为"市场宣传"
已经读过的论文 用户认知已定,应改用"反思笔记"类技能

🔗 上下游串联

上游

  • info-preprocessor:输入清洗(PDF 提取/URL 抓取)
  • pdf-extractor:PDF 内容提取

下游

  • shanren-investment-decision:基于投资影响评估做决策
  • article-writing / wechat-article-creator:把解读转为公众号文章
  • writing-agent:二次创作素材源

预拼装工作流

paper-decompose-flow(一键论文解读):

info-preprocessor (输入清洗) 
  → paper-decompose (四层提取) 
    → shanren-lens (善人视角过滤) 
      → writing-agent (输出文章)

report-decompose-flow(研报投资决策):

financial-analysis (数据查询)
  → paper-decompose (深度解读)
    → shanren-investment-decision (决策)

📊 评级

  • 优先级:P0(核心技能,高频使用)
  • 认知层级:L3(认知框架级)—— 不是 prompt 模板,是完整方法论
  • 使用频率:⭐⭐⭐⭐⭐(善人每周读研报/做投资分析)
  • 价值密度:⭐⭐⭐⭐⭐(把"低效阅读"提升到"博导审稿视角")

📚 方法论参考

  • ljg-paper:lijigang/ljg-skills 的论文四层提取技能
  • 四层提取模型:缺口 / 增量 / Napkin / 启发
  • ASCII 架构图:ljg 强制嵌入的"文字版可视化锚点"
  • Inversion + Mapping:ljg-paper 启发层的两种跨域迁移思路

详见 PROCESS.md 和 TEMPLATE.md。


🧪 测试用例