面向学术论文的**原文级调研(Deep Research)**能力模块。适用于:用户指定某篇论文要求"读透 + 追踪背景 + 扩展最新相关工作",或用户给出某个学术 topic 要求系统性深度调研与写作综述。
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name: aily-doc-paper-deepresearch
label: 前沿论文解读
description: 面向学术论文的**原文级调研(Deep Research)**能力模块。适用于:用户指定某篇论文要求"读透 + 追踪背景 + 扩展最新相关工作",或用户给出某个学术 topic 要求系统性深度调研与写作综述。
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# SKILL: aily-doc-paper-deepresearch
面向学术论文的**原文级调研(Deep Research)**能力模块。适用于:用户指定某篇论文要求"读透 + 追踪背景 + 扩展最新相关工作",或用户给出某个学术 topic 要求系统性深度调研与写作综述。
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## 1) Overview
### ⚠️ 输出形式(强制)
- **本 skill 被触发即代表用户期望生成飞书云文档**,主 Agent 无需询问用户是否需要写成文档,也不得以对话文本替代文档作为最终交付物。
- 数据收集完成后,必须通过 `task`(subagent_type: writer)委托 Writer Agent 创建飞书云文档。
### 飞书工具优先(必须遵守)
- 所有飞书相关信息获取与写作,先参考 `feishu-use-skills-map` 并按其指引调用对应技能
- 需要访问飞书文档/群消息/会议/任务时,必须先 `get_skills` 获取对应飞书技能说明
### 工具/Skill 明确清单(执行前先 get_skills)
必须先参考 `feishu-use-skills-map` 并调用对应技能。
| 工具 | 用途 | 适用场景 |
|------|------|---------|
| `web_search` | 广泛检索公开学术信息 | 论文定位、arXiv/出版社搜索、会议论文检索、引用链追踪 |
| `fetch` | 获取特定网页/文档全文 | 论文原文 PDF 下载、作者主页、出版社页面、Semantic Scholar |
| `aily-pdf` | 解析 PDF 文档 | 论文 PDF 全文解析、公式/图表/定理提取 |
| `knowledge_answer` | 检索内部知识库 | 内部已有的论文分析、技术调研、相关项目资料 |
| `file` | 写入素材文件(append 模式) | 将调研素材、结构化笔记写入 draft.md |
| `task` | 分发子任务给 Writer Agent | 完成素材收集后调用,生成飞书云文档 |
| `file_read` | 读取文件内容 | Writer Agent 读取 draft.md(Writer Agent 使用) |
| `outline_generator` | 生成结构化大纲 | Writer Agent 生成报告大纲(Writer Agent 使用) |
| `feishu_doc_create` | 生成飞书云文档 | Writer Agent 最终输出(Writer Agent 使用) |
| `end` | 结束任务 | Writer Agent 完成后返回文档链接 |
### 证据与时间约束(与主/写作agent一致)
- 任何数据/结论必须来自可追溯来源;不确定则明确标注"需补充资料"。
- 若用户指定时间范围,必须严格筛选在时间窗内的资料,过期内容不得使用。
- 不可编造事实、链接或来源;引用必须有明确出处。
- 学术论文引用必须包含:作者、标题、会议/期刊、年份、DOI/arXiv ID。
### 可读性规则(强制)
- 并列项>=3:优先使用无序/有序列表或表格
- 单段>150字必须拆分(列表/小节/Callout)
- 连续两段无列表且信息密度高:插入列表或 Callout
- 公式必须使用 LaTeX 格式,行内公式用 `\(...\)`,独立公式用 `\[...\]`
### 目标
- **原文驱动**:必须定位到论文**原文 PDF**(arXiv/出版社/作者主页等)并通读,基于原文进行理解、复述、推导与批判性分析。
- **topic 拉通**:从 topic 的问题定义与主流范式切入,连接到用户指定论文(primary paper),再扩展到**近期相关论文(recent related works)**,形成"背景 → 主文献 → 近作 → 关系论证 → 结论与空白"的闭环。
- **技术深度**:写作中要善于使用公式、符号、命题/定理结构,而不是浅层"摘要式总结"。
### 触发方式(Triggers)
当用户出现以下意图时触发本 skill:
- "帮我调研/精读这篇论文:<标题/DOI/arXiv/链接>"
- "给我对 <topic> 做 deep research / 系统性调研 / 最新进展梳理"
- "把这篇论文放到该领域脉络里,找最近相关论文并对比"
- "我需要推导/理解论文里的公式、定理、对偶、复杂度、实验设计"
### 输入(Inputs)
- **必选其一**:`paper_identifier`(标题/DOI/arXivID/URL/PDF)或 `topic`(关键词 + 子方向约束)
- **可选**:
- 时间窗口(例如近 2 年/3 年)
- 目标会议/期刊
- 方法偏好(理论/实验/应用)
- 关注点(例如"对偶推导""泛化界""算法复杂度""实现细节")
### 输出(Outputs)
- **飞书云文档论文深度解读报告**,包含:
- Topic 背景与问题定义(含统一符号与公式)
- Primary paper 深度解构(模型/定理/算法/实验)
- Recent papers(原文级阅读后的归类、对比与关系论证)
- 关键公式与推导路线(必要时给出 proof sketch)
- 局限性、开放问题、可复现建议、下一步研究线索
- 可选附录:`BibTeX` 条目集合、对比表、术语表、符号表
---
## 2) Module A — SEARCH(原文检索与证据构建)
> 核心原则:**只要是"调研论文",就必须拿到原文并阅读**;只要是"找相关论文",就必须对每篇候选至少拿到原文并做结构化阅读记录。
### A1. Primary paper:定位原文 + 版本确认
1. **定位权威原文来源(按优先级)**
- arXiv(preprint PDF)
- 出版社页面(最终版本 / camera-ready)
- 作者主页 / institutional repository
- 语义学术索引(如 Semantic Scholar)用于交叉验证元数据与引用链
**web_search 查询示例**:
```
- "{论文标题} arxiv PDF"
- "{论文标题} {作者} {年份} conference"
- "DOI:{DOI编号}"
- "{arXivID} paper"
```
**fetch 获取原文**:
```
fetch(
url: "https://arxiv.org/abs/XXXX.XXXXX",
prompt: "获取该论文的完整元数据:标题、作者、摘要、版本号、提交日期、DOI"
)
```
2. **版本一致性检查**
- 核对:标题、作者、年份、会议/期刊、版本号(arXiv v1/v2...)、DOI
- 若存在多个版本:明确"以哪一版为主",并记录差异(新增定理/实验/修订假设)
3. **原文获取失败的降级策略**
- 若出版社付费墙:尝试 arXiv / 作者公开稿 / accepted version
- 仍不可得:请求用户上传 PDF(此时停止"深度推导",改做"可得信息范围内"的有限分析)
**写入 draft.md**(使用 `file(path: "/home/workspace/draft.md", mode: "append")`):
```markdown
## Primary Paper 元数据
- **标题**:...
- **作者**:...
- **会议/期刊**:...(年份)
- **arXiv ID**:...(版本 vX)
- **DOI**:...
- **原文来源**:arXiv / 出版社 / 作者主页
- **版本说明**:以 vX 为主,与 camera-ready 差异为...
```
### A2. Primary paper:通读与结构化笔记(必须)
对整篇原文做**结构化拆解**,每一项都要能回指到章节/公式编号(证据化):
- **Problem Setup & Notation**
- 随机变量/数据分布/样本:\(\xi \sim \mathbb{P}\),\(\{\xi_i\}_{i=1}^n\)
- 决策变量:\(x \in \mathcal{X}\)
- 目标与风险/约束:\(\min_{x \in \mathcal{X}} \mathbb{E}_{\mathbb{P}}[\ell(x;\xi)]\),或 \(\min f(x)\ \text{s.t.}\ g(x)\le 0\)
- **核心方法/算法**
- 写出关键优化形式(primal/dual/regularized)
- 给出算法迭代(如 SGD/PDHG/ADMM/镜像下降)的一般式
- **理论结果**
- 定理/命题:条件(assumptions)→ 结论(rates/bounds/consistency)
- 必须明确:依赖常数、光滑性/Lipschitz、强凸性、维度依赖、样本量依赖
- **实验与评估**
- 数据集、指标、baselines、消融、统计显著性、复杂度与 wall-clock
- **局限性与讨论**
- 论文自述限制 + 你识别到的隐含限制(假设过强、不可扩展、证据不足等)
> 输出一个"Primary paper evidence table":Claim → Location(Section/Equation/Theorem)→ Notes(你对其含义/边界的解释)。
**使用 `aily-pdf` 解析论文 PDF**,提取公式、定理、实验表格等关键内容。
**写入 draft.md**(使用 `file(path: "/home/workspace/draft.md", mode: "append")`):
```markdown
## Primary Paper 结构化笔记
### Problem Setup & Notation
- 问题设定:...(Section X)
- 核心符号:...
- 目标函数:\(\min_{x \in \mathcal{X}} \mathbb{E}_{\mathbb{P}}[\ell(x;\xi)]\)(Eq. X)
### 核心方法/算法
- 关键优化形式:...(Section X)
- 算法迭代式:...(Algorithm X)
### 理论结果
- Theorem X:在假设 A1-A3 下,...(Section X)
- 收敛率:...
- 依赖条件:...
### 实验与评估
- 数据集:...
- 指标:...
- 主要结果:...(Table X / Figure X)
### 局限性与讨论
- 论文自述:...
- 识别到的隐含限制:...
### Evidence Table
| Claim | Location | Notes |
|-------|----------|-------|
| ... | Section X, Eq. Y | ... |
| ... | Theorem Z | ... |
```
### A3. Topic background:从"定义 → 范式 → 经典工作"建立脉络
当用户调研的是"论文"也要做 topic 背景(因为需要解释它解决的是什么问题):
1. 统一定义:写出该 topic 的标准数学表述(至少 1--2 个 canonical forms)
2. 识别主流范式:优化/统计/学习/因果/控制等
3. 定位 3--8 篇奠基/综述/教材级引用,作为"背景锚点"
4. 提取该领域的常见难点与评价标准(例如:泛化、稳健性、可扩展性、可解释性、可复现性)
**web_search 查询示例**:
```
- "{topic} survey review tutorial"
- "{topic} canonical formulation mathematical framework"
- "{topic} seminal paper foundational work"
- "{topic} benchmark evaluation metrics"
```
**写入 draft.md**(使用 `file(path: "/home/workspace/draft.md", mode: "append")`):
```markdown
## Topic Background
### 问题定义
- Canonical form 1:...
- Canonical form 2:...
### 主流范式
- ...
### 奠基工作(背景锚点)
| 论文 | 年份 | 核心贡献 | 与 primary paper 关系 |
|------|------|---------|---------------------|
| ... | ... | ... | ... |
### 领域难点与评价标准
- 泛化:...
- 稳健性:...
- 可扩展性:...
```
### A4. Recent related works:搜索"同 topic 最新论文"并原文阅读(必须)
> 用户要求:对**原文同个 topic 最近的相关论文**进行搜索原文并阅读整篇原文。
1. **检索范围建议**
- 默认:近 24--36 个月(可按用户指定)
- 目标:5--15 篇"强相关 + 有代表性"论文(宁缺毋滥)
2. **检索策略(组合拳)**
- 关键词扩展:同义词、缩写、核心术语 + 方法名
- 会议/期刊定向:该领域顶会顶刊(按 topic 确定)
- 引用追踪:
- backward:primary paper 引用的关键前置工作
- forward:引用 primary paper 的近期论文(尤其最新)
- 相关性判别:是否共享同一核心建模对象/理论命题/实验设置
**web_search 查询示例**:
```
- "{topic} {关键方法} 2024 2025 paper"
- "{primary paper 标题} cited by recent"
- "{topic} {顶会名} 2024 2025"
- "{核心术语} {同义词} new approach"
```
3. **对每篇 recent paper 的"最小原文阅读"标准**
- 必须下载 PDF 并读:Abstract + Intro + Method + Main Theorem/Key Lemma + Experiments + Limitations/Discussion
- 输出结构化卡片:
- Problem / Method / Key result(公式级)/ Empirical setup / Relation to primary paper(替代、改进、互补、否定)
**写入 draft.md**(使用 `file(path: "/home/workspace/draft.md", mode: "append")`):
```markdown
## Recent Related Works
### 检索策略与范围
- 时间窗口:近 XX 个月
- 检索渠道:arXiv, {顶会}, Semantic Scholar, Google Scholar
- 候选论文数:XX 篇,筛选后:XX 篇
### 结构化卡片
#### Paper R1:{标题}({作者}, {年份})
- **Problem**:...
- **Method**:...
- **Key result**:...(公式级)
- **Empirical setup**:...
- **Relation to primary paper**:替代/改进/互补/否定 — 具体说明...
#### Paper R2:{标题}({作者}, {年份})
- ...
```
### A5. 质量控制(Search QA)
- 不允许只读二手解读(博客/短评)就下结论
- 对关键结论必须双重核对:原文公式/定理 + 实验设置
- 若出现矛盾(不同论文结论冲突):记录冲突点(假设不同?数据不同?指标不同?实现差异?)
---
## 3) Module B — WRITE(分层写作与公式化论证)
> 写作总路线(用户要求):**从 topic 入手 → 介绍 primary paper → 引到 recent papers → 论证关系**。
### B1. 推荐报告结构(强制层次)
#### 0. TL;DR(不超过 10 行)
- 1--2 句 topic 定义 + 1 句 primary paper 的核心贡献 + 1--3 句近期进展与差异 + 1 句开放问题
#### 1. Topic:问题定义与统一符号(公式优先)
- 给出 canonical objective(示例):
\[
\min_{x\in\mathcal X}\ \mathbb{E}_{\mathbb P}\big[\ell(x;\xi)\big]
\quad\text{或}\quad
\min_{x\in\mathcal X}\ f(x)\ \text{s.t.}\ g(x)\le 0
\]
- 若为稳健/分布鲁棒/正则等主题,写出标准形式(示例):
\[
\min_{x\in\mathcal X}\ \sup_{\mathbb Q\in\mathcal U}\ \mathbb E_{\mathbb Q}[\ell(x;\xi)]
\]
- 明确:
- \(\xi\) 的含义、样本如何来、\(\mathcal X\) 的结构
- 常用假设(Lipschitz/convex/smooth/bounded support...)与其作用
#### 2. Primary paper 深度解构(以"模型--方法--定理--算法--实验"组织)
- **2.1 模型与关键构件**:把论文最核心的 1--3 个公式抄成统一符号体系,并解释每一项的作用
- **2.2 方法与推导主线**:给出从原问题到可解形式的"推导路线图"
- 例如:primal → dual → regularization → tractable reformulation
- **2.3 理论结果(定理化呈现)**
- 用"Assumption → Theorem → Interpretation"写法
- 给出 proof sketch(只抓关键不等式/关键技巧),必要时写:
\[
\text{(key inequality)}\quad A \le B + C
\]
- **2.4 算法细节**
- 写出迭代更新式与复杂度(示例):
\[
x^{t+1} = \Pi_{\mathcal X}\Big(x^t - \eta_t \nabla \hat f(x^t)\Big)
\]
- **2.5 实验与结论可信度**
- baseline 是否合理?指标是否匹配主张?是否有消融与统计检验?
#### 3. Recent related works:归类--对比--关系论证(必须体现"最近")
- **3.1 归类框架(先给 taxonomy)**
- 例:A 类(理论强化)、B 类(算法加速/可扩展)、C 类(放松假设/更一般场景)、D 类(应用/系统化)
- **3.2 对比表(强制)**
- 维度建议:目标/假设/关键公式或界/算法复杂度/实验设置/相对 primary paper 的关系
- **3.3 关系论证(不是罗列)**
- 用明确语义连接:
- "该工作在 primary 的 Assumption X 上做了放松..."
- "该工作把 primary 的目标 \(\ell\) 替换为 \(\tilde \ell\),得到更强/更弱的界..."
- "该工作在同一 benchmark 上显示...,但其优势来自...(更强的模型容量/更大的算力预算/不同预处理)"
#### 4. 综合结论与开放问题(研究导向)
- 你认为"已解决/基本共识"的部分是什么?
- 哪些是"理论空白/实验不足/工程不可落地"的部分?
- 给出 3--6 条明确可执行的后续研究问题(尽量写成数学问题或可验证命题)
#### 5. 附录(可选但推荐)
- 符号表(Notation table)
- BibTeX 列表
- 复现清单(数据、代码、超参、随机种子、算力、环境)
### B2. 公式化写作规范(必须遵守)
- 每次引入符号必须定义(第一次出现就定义)
- 每个"关键结论"尽量落到可检查的对象:公式编号/定理编号/实验表格
- 避免空泛形容词("很有效""很先进"),改为可验证表述("在设置 S 下,相比 baseline 提升 X%/界从 \(O(1/\sqrt n)\) 改为 \(O(1/n)\)")
### B3. 深度标准(反浅层检查)
若报告缺少以下任一项,则视为"浅层",需要补齐:
- 至少 3 个关键公式(topic/primary/method 或 theorem)
- 至少 1 个推导路线(哪怕是 proof sketch)
- 至少 1 张系统对比表(primary vs recent)
- 至少 3 条"关系论证句"(说明为什么相关、改进在哪里、代价是什么)
---
## 4) Module C — 调用 Writer Agent 生成报告
### 任务分发
主 Agent 完成素材收集和分析后,调用 `task` 工具分发给 writer agent:
```json
{
"description": "生成前沿论文解读飞书云文档",
"prompt": "基于 /home/workspace/draft.md 中的论文调研素材,生成一份结构完整的飞书云文档论文深度解读报告。\n\n要求:\n1. 严格按照报告结构:TL;DR → Topic 问题定义 → Primary paper 深度解构 → Recent works 归类对比 → 综合结论与开放问题\n2. 关键公式使用 LaTeX 格式,行内公式用 \\(...\\),独立公式用 \\[...\\]\n3. 对比表必须包含,维度统一:目标/假设/关键公式或界/算法复杂度/实验设置/相对 primary paper 的关系\n4. 所有引用标注来源(作者, 标题, 会议/期刊, 年份)\n5. 定理化呈现理论结果:Assumption → Theorem → Interpretation\n6. 报告篇幅:标准版 15-30 页\n\n报告模板见下方。",
"subagent_type": "writer"
}
```
### Writer Agent 执行流程
Writer Agent 收到任务后,按以下步骤执行:
1. **file_read**:读取 `/home/workspace/draft.md`,获取主 Agent 整理的全部论文调研素材
- 包括:Primary paper 结构化笔记、Topic background、Recent works 结构化卡片、Evidence table
2. **outline_generator**:基于素材和论文解读报告模板,生成结构化大纲
- 大纲必须覆盖 B1 中所有强制层次(TL;DR → Topic → Primary → Recent → Conclusion)
- 每个章节标注预估字数
- 确认公式数量、对比表数量、定理数量
3. **feishu_doc_create**:根据大纲逐章生成飞书云文档内容
- LaTeX 公式使用飞书文档支持的公式格式
- 对比表使用飞书文档原生表格
- 插入 Callout 突出核心定理与关键结论
- 推导路线使用有序步骤呈现
4. **end**:返回飞书云文档链接,任务结束
---
## 5) 文档结构模板(Writer Agent 遵循)
```markdown
# {论文标题 / Topic} 深度解读报告
> 调研范围:{topic 关键词} | 时间窗口:近 {N} 个月
> Primary paper:{标题}({作者}, {会议/期刊}, {年份})
> 生成时间:YYYY-MM-DD
---
## TL;DR
{1–2 句 topic 定义}。{1 句 primary paper 的核心贡献}。{1–3 句近期进展与差异}。{1 句开放问题}。
---
## 1. Topic:问题定义与统一符号
### 1.1 问题定义
- Canonical objective:
\[
\min_{x\in\mathcal X}\ \mathbb{E}_{\mathbb P}\big[\ell(x;\xi)\big]
\]
- 符号说明:\(\xi\) 表示...,\(\mathcal X\) 表示...,\(\ell\) 表示...
### 1.2 主流范式与假设
- 范式 A:...
- 范式 B:...
- 常用假设:Lipschitz / convex / smooth / bounded support...
### 1.3 奠基工作(背景锚点)
| 论文 | 年份 | 核心贡献 |
|------|------|---------|
| {经典工作1} | YYYY | ... |
| {经典工作2} | YYYY | ... |
| {经典工作3} | YYYY | ... |
---
## 2. Primary Paper 深度解构
### 2.1 模型与关键构件
- 核心公式 1:(Eq. X)
\[
...
\]
解释:每一项的作用...
### 2.2 方法与推导主线
- 推导路线图:primal → dual → regularization → tractable reformulation
- 关键步骤说明:...
### 2.3 理论结果
> **Assumption A1**:...
> **Theorem 1**({论文} Theorem X):在 A1–A3 下,...
> **Interpretation**:该定理表明...
- Proof sketch:
1. ...
2. Key inequality:\(A \le B + C\)
3. ...
### 2.4 算法细节
- 迭代更新式:
\[
x^{t+1} = \Pi_{\mathcal X}\Big(x^t - \eta_t \nabla \hat f(x^t)\Big)
\]
- 复杂度:\(O(...)\)
### 2.5 实验与结论可信度
| 维度 | 评估 |
|------|------|
| Baseline 合理性 | ... |
| 指标匹配度 | ... |
| 消融实验 | 有/无 |
| 统计检验 | 有/无 |
- 主要实验结论:...
---
## 3. Recent Related Works
### 3.1 归类框架(Taxonomy)
- A 类(理论强化):...
- B 类(算法加速/可扩展):...
- C 类(放松假设/更一般场景):...
- D 类(应用/系统化):...
### 3.2 系统对比表
| 论文 | 类别 | 目标/假设 | 关键公式或界 | 算法复杂度 | 实验设置 | 相对 Primary 的关系 |
|------|------|---------|-------------|-----------|---------|-------------------|
| Paper R1 | A | ... | ... | ... | ... | 改进了假设 X |
| Paper R2 | B | ... | ... | ... | ... | 加速了算法至... |
| Paper R3 | C | ... | ... | ... | ... | 放松了条件... |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
### 3.3 关系论证
- Paper R1 vs Primary:...
- Paper R2 vs Primary:...
- Paper R3 vs Primary:...
---
## 4. 综合结论与开放问题
### 已解决/基本共识
- ...
### 理论空白/实验不足/工程不可落地
- ...
### 后续研究问题(3–6 条)
1. (数学问题/可验证命题)...
2. ...
3. ...
---
## 附录
### A. 符号表(Notation Table)
| 符号 | 含义 |
|------|------|
| \(\xi\) | ... |
| \(x\) | ... |
| \(\mathcal X\) | ... |
### B. BibTeX 列表
{BibTeX 条目}
### C. 复现清单
- 数据集:...
- 代码:...
- 超参数:...
- 随机种子:...
- 算力:...
- 环境:...
```
---
## 6) 执行流程图
```
用户: "帮我精读这篇论文 / 对 <topic> 做 deep research"
|
v
+-------------------------------------------------------------+
| 主 Agent 执行 |
+-------------------------------------------------------------+
| 【A1. 定位原文】 |
| 1. web_search: 搜索论文标题/arXivID/DOI |
| 2. fetch: 获取 arXiv/出版社页面,确认版本 |
| 3. aily-pdf: 解析论文 PDF 全文 |
| |
| 【A2. 通读与结构化笔记】 |
| 4. 结构化拆解:Problem/Method/Theory/Experiment/Limitation |
| 5. 生成 Evidence Table -> 写入 draft.md |
| |
| 【A3. Topic Background】 |
| 6. web_search x N: topic 定义/范式/经典工作 |
| 7. fetch: 获取综述/教材级引用 -> 写入 draft.md |
| |
| 【A4. Recent Related Works】 |
| 8. web_search x N: 关键词扩展 + 会议定向 + 引用追踪 |
| 9. fetch + aily-pdf: 逐篇获取原文并结构化阅读 |
| 10. 生成结构化卡片 -> 写入 draft.md |
| |
| 【A5. 质量控制】 |
| 11. 双重核对关键结论,记录矛盾点 |
| |
| 【分发任务】 |
| 12. task(writer): 携带模板分发写作任务 |
+-------------------------------------------------------------+
|
v
+-------------------------------------------------------------+
| Writer Agent 执行 |
+-------------------------------------------------------------+
| 1. file_read: 读取 /home/workspace/draft.md |
| - Primary paper 笔记 + Evidence Table |
| - Topic Background |
| - Recent Works 结构化卡片 |
| |
| 2. outline_generator: 生成报告大纲 |
| - TL;DR → Topic → Primary → Recent → Conclusion |
| - 确认公式/对比表/定理数量 |
| |
| 3. feishu_doc_create: 生成飞书云文档 |
| - LaTeX 公式 + 对比表 + 定理化呈现 |
| - Callout 突出核心结论 |
| |
| 4. end: 返回飞书云文档链接 |
+-------------------------------------------------------------+
|
v
飞书云文档论文深度解读报告
```
---
## 7) Checklist
### 主 Agent — Search Checklist
- [ ] Primary paper 原文 PDF 已获取并通读(含 method + main results + experiments)
- [ ] Primary paper 结构化卡片 + Evidence Table 已完成
- [ ] Topic 的 canonical form 与关键术语已统一
- [ ] 奠基/综述工作已定位(3--8 篇),背景脉络已建立
- [ ] 近 2--3 年 strong-related 论文已找到并逐篇原文阅读(至少核心章节)
- [ ] 每篇 recent paper 输出了结构化卡片(Problem/Method/Key result/Relation)
- [ ] 引用链(forward/backward)完成,矛盾点已记录
- [ ] 所有论文引用包含:作者、标题、会议/期刊、年份
- [ ] draft.md 内容完整,可直接交付 Writer Agent
### 主 Agent — Write Checklist
- [ ] 结构符合:TL;DR → Topic → Primary → Recent → Relation → Conclusion
- [ ] 关键公式/定理/迭代式齐全且符号一致(至少 3 个关键公式)
- [ ] 至少 1 个推导路线(proof sketch)
- [ ] 对比表完成(至少 1 张,维度统一)
- [ ] 关系论证充分(至少 3 条,非罗列)
- [ ] 局限性与开放问题具体可执行(3--6 条后续研究问题)
- [ ] 避免空泛形容词,所有结论可验证
### Writer Agent Checklist
- [ ] TL;DR 完整且不超过 10 行
- [ ] 报告结构严格遵循文档模板
- [ ] LaTeX 公式格式正确,行内/独立公式区分清晰
- [ ] 对比表维度统一、横向可比
- [ ] 核心定理使用 Assumption → Theorem → Interpretation 格式
- [ ] 所有引用标注来源
- [ ] 已成功生成飞书云文档并返回链接
---
## 8) 常见失败模式与修复
| 失败模式 | 典型表现 | 根因分析 | 修复方法 |
|---------|---------|---------|---------|
| 只看摘要/博客 | 报告缺少公式和定理细节,结论空泛 | 未获取原文 PDF 或未通读 | 立即回到原文,补齐 method/assumption/theorem/experiment 的证据链;使用 `aily-pdf` 解析全文 |
| 相关工作堆砌 | 列出 10+ 篇论文但无分类、无对比、无关系论证 | 未做 taxonomy,直接罗列 | 必须先给 taxonomy,再用对比表与关系论证串起来;每篇必须说明与 primary paper 的关系 |
| 公式堆砌无解释 | 贴了大量公式但读者无法理解含义 | 缺少符号定义和直觉解释 | 每个公式都要解释"每一项是什么、为什么这样建、它带来什么性质";首次引入符号必须定义 |
| 忽略假设边界 | 定理结论写了但未交代成立条件 | 跳过 assumptions 直接写结论 | 把所有定理的关键假设列出来,并讨论能否放松/代价是什么;使用 Assumption → Theorem → Interpretation 格式 |
| 符号不一致 | 不同章节用不同符号表示同一概念 | 未在开头建立统一符号体系 | Topic 章节必须建立统一符号表,后续所有章节严格遵循;附录提供 Notation Table |
| 深度不足 | 报告看起来像"摘要集合",无推导、无 proof sketch | 未执行 B3 深度标准检查 | 对照 B3 四项标准逐一检查:公式>=3、推导路线>=1、对比表>=1、关系论证>=3 |
| 时间窗口失焦 | Recent works 包含 5 年前的论文,不够"recent" | 检索时未限定时间范围 | 严格执行 A4 中的时间窗口(默认 24--36 个月),超出范围的论文仅在 Topic background 中引用 |
| 版本混淆 | 引用的定理/实验结果与原文不一致 | 引用了 arXiv 旧版本而非 camera-ready | A1 阶段必须核对版本一致性,明确以哪一版为主,记录版本差异 |
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