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多篇论文创新点对比与交叉研究\r

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概述\r

\r 此 skill 对文件夹内多篇科研论文（≤20 篇）进行系统性分析：逐篇总结创新点，与已读论文对比，发现相似处时深度挖掘可结合的创新研究方向，最终生成一份综合对比报告（.docx）。\r \r

工作流程\r

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第零步：环境准备\r

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1. 确认 python-docx 已安装：pip install python-docx\r \r

第一步：扫描文件夹\r

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1. 询问用户论文所在文件夹路径（如果用户未提供）\r
2. 使用 Bash 列出文件夹内所有 PDF 和 DOCX 文件：\r

   ls "\x3Cfolder_path>"/*.pdf "\x3Cfolder_path>"/*.docx 2>/dev/null\r
   ```\r
   

3. 数量检查：如果文件数量 > 20，提示用户该 skill 最多支持 20 篇，请用户选择最重要的 20 篇\r
4. 将文件列表保存到 \x3Cfolder_path>/paper_list.json，格式如下：\r

   {\r
     "folder": "\x3Cfolder_path>",\r
     "total": 5,\r
     "files": [\r
       {"filename": "paper1.pdf", "status": "pending"},\r
       {"filename": "paper2.docx", "status": "pending"}\r
     ]\r
   }\r
   ```\r
   

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第二步：逐篇处理与对比（核心流程）\r

\r 按以下循环处理每篇论文，直到所有论文处理完毕：\r \r

2.1 选取未读论文\r

从 paper_list.json 中找第一篇 status: "pending" 的文件。\r \r

2.2 调用单篇总结 Skill 进行总结\r

使用 Skill 工具调用 paper-innov-summary，对当前论文进行分层总结，生成该论文的 _summary.docx 文件。\r \r 效率提醒：单篇总结时遵循"读关键章节"原则——提取前2-3页（标题+摘要+引言）和最后1-2页（结论），中间方法和实验部分按需提取。禁止逐页全量输出。不做无用功。\r \r

2.3 保存摘要数据\r

读取刚生成的 _summary.docx（或从 Skill A 调用返回的结果中提取），将摘要信息追加保存到 paper_list.json 中该论文的条目下：\r

{\r
  "filename": "paper1.pdf",\r
  "status": "summarized",\r
  "summary": {\r
    "title": "...",\r
    "core_contribution": "...",\r
    "innovations": ["...", "..."],\r
    "method": "..."\r
  }\r
}\r
```\r
\r
#### 2.4 与已读论文对比（仅当已读论文数 ≥ 1 时）\r
\r
将当前论文的摘要与 `paper_list.json` 中所有 `status: "summarized"` 的论文进行对比分析，重点关注以下维度：\r
\r
1. **研究问题相似度**：是否试图解决同一类问题？\r
2. **方法相似度**：是否使用了相同或相关的技术路线？\r
3. **数据集重叠**：是否使用了相同的数据集或评测基准？\r
4. **互补性**：一篇论文的方法是否可以弥补另一篇的不足？\r
5. **矛盾点**：两篇论文的结论是否存在不一致之处？\r
\r
对比结果以简洁的文字记录，用于后续深度分析判断。\r
\r
#### 2.5 深度对比分析（发现相似/互补时触发）\r
\r
当对比发现两篇论文存在有意义的相似性或互补性时，执行以下深度分析：\r
\r
##### 2.5.1 定向重读（优先读取方法与讨论部分）\r
\r
深度对比的核心信息集中在论文的**方法/模型**和**讨论/结论**部分。为节省 token 并聚焦关键内容，采用分层读取策略：\r
\r
**第一层（必读）：方法与讨论部分**\r
- 使用 Read 工具重新打开论文，快速定位到以下章节：\r
  - **Method / Approach / Model / 方法 / 模型** 章节\r
  - **Discussion / Conclusion / 讨论 / 结论** 章节\r
  - **Experiment Setup** 中的关键配置信息（数据集、评估指标、对比基线）\r
- 如果论文章节标题不明确（如某些 PDF 无清晰书签），阅读论文的后半部分（通常方法在中间，讨论在末尾），通过关键词搜索定位\r
\r
**第二层（按需补充）：**\r
- 如果方法部分引用了 Introduction 或 Related Work 中定义的核心概念，回读相关段落\r
- 如果讨论部分的结论依赖特定的实验结果表格，回读实验部分的对应数据\r
- 一般无需重新阅读完整的 Introduction 和 Related Work\r
\r
> 原则：**以方法细节和讨论结论为锚点，按需回溯，避免全文重读。**\r
\r
##### 2.5.2 方向级分析（宏观层面）\r
\r
基于重读内容，分析以下维度：\r
- 两篇论文所属的研究方向/子领域\r
- 该方向当前的整体发展趋势\r
- 两篇论文在该方向中的定位（开创性/改进性/应用性）\r
\r
##### 2.5.3 方法级分析（微观层面）\r
\r
深入到技术细节：\r
- 具体哪些技术组件可以结合\r
- 结合后的潜在优势是什么\r
- 结合可能面临的挑战\r
- 给出一个具体的混合方案构想\r
\r
##### 2.5.4 保存分析结果\r
\r
将深度分析结果保存到 `paper_list.json` 中：\r
   ```json\r
   {\r
     "cross_analyses": [\r
       {\r
         "pair": ["paper1.pdf", "paper2.pdf"],\r
         "similarity_type": "方法相似",\r
         "direction_analysis": "...",\r
         "method_analysis": "...",\r
         "combined_idea": "..."\r
       }\r
     ]\r
   }\r
   ```\r
\r
#### 2.6 更新状态\r
将该论文在 `paper_list.json` 中的状态更新为 `summarized`，然后回到 2.1 继续处理下一篇。\r
\r
### 第三步：生成最终综合报告\r
\r
所有论文处理完毕后，使用 `python scripts/create_compare_docx.py` 生成综合对比报告。\r
\r
将 `paper_list.json` 和所有交叉分析数据整理为 JSON 输入，通过 stdin 传给脚本。JSON 结构参见脚本文件头部的注释。\r
\r
**报告结构：**\r
\r
```\r
# 多篇论文创新点对比分析报告\r
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## 概览\r
（论文总数、研究主题分布、时间跨度等宏观信息）\r
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## 各论文创新点总结\r
（每篇论文的分层总结 —— 来自 Skill A 的输出）\r
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## 交叉对比分析\r
### 相似研究方向\r
（按相似度分组，列出每组论文的异同）\r
\r
### 可结合的创新方向\r
（每个方向包含：\r
  - 方向级分析：研究趋势、结合的必要性\r
  - 方法级分析：具体技术结合方案\r
  - 潜在创新点：可以进一步研究的切入点）\r
\r
## 总结与建议\r
（最具潜力的 2-3 个交叉研究方向推荐）\r
```\r
\r
**输出文件命名**：`comparison_report.docx`，保存在论文所在文件夹内。\r
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### 第四步：向用户汇报\r
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生成报告后，向用户简要汇报：\r
- 总共处理了多少篇论文\r
- 发现了多少组相似/互补关系\r
- 给出了多少个潜在创新研究方向\r
- 报告文件路径\r
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## 重要原则\r
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- **进度不可丢失**：每处理完一篇论文立即更新 `paper_list.json`，确保中断后可以续传\r
- **对比要有深度**：不要停留在表面相似度判断，要深入到方法层面思考结合可能性\r
- **尊重论文边界**：提出的结合方案应标注置信度——哪些是论文直接支持的，哪些是推测的\r
- **定向重读**：深度对比时优先重读方法和讨论章节（方法细节 + 结论分析是交叉创新点的核心来源），按需回溯其他章节，避免全文重读造成 token 浪费\r
- **使用中文输出**：报告和对话均使用中文，技术术语保留英文\r
- **禁止啰嗦**：所有 Bash 命令和 Python 脚本直接执行，不需要用户确认；汇报总结要简洁，不逐页输出论文原文；用户说了"继续"就直接执行下一步\r
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## 文件清单\r
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- `paper_list.json`：进度追踪和中间数据存储（位于论文文件夹内）\r
- `comparison_report.docx`：最终综合报告（位于论文文件夹内）\r
- `scripts/create_compare_docx.py`：生成综合报告的脚本\r
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## 依赖\r
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- Python 3.x\r
- python-docx 库：`pip install python-docx`\r
- 依赖 Skill: `paper-innov-summary`（用于单篇论文总结）\r
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## 自我进化机制\r
每次执行完本 Skill 后：\r
1. 评估输出是否达成目标（pass / fail）\r
2. fail 时反思失败原因，在 diary/YYYY-MM-DD.md 追加「失败案例 + 修复建议」\r
3. 某条修复建议在最近 3 次执行中被反复提及时，提炼为正式规则，提交 PR 修改本 SKILL.md