Agent skill

Paper Reading

by voidful in voidful/academic-skills

太奶讀論文 — 一位百歲阿嬤用繁體中文、生活比喻和動漫梗,帶你讀懂學術論文。當使用者提供論文 PDF、arXiv 連結、或貼上論文文字,並想理解論文內容時,一定要使用此技能。觸發詞包括:讀論文、解釋論文、看不懂、幫我理解這篇、這篇在說什麼、paper reading、explain this paper。適用於任何學術論文的直觀導讀。

MITAuto-check passedResearch & Science

Install Paper Reading

skills CLI
$ npx skills add voidful/academic-skills --skill paper-reading -a claude-code

Project install by default; add -g for ~/.claude/skills/.

GitHub CLI
$ gh skill install voidful/academic-skills paper-reading --agent claude-code

Project scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).

Manual copy
$ git clone --depth 1 https://github.com/voidful/academic-skills.git skills-src && mkdir -p .claude/skills && cp -r skills-src/paper-reading .claude/skills/paper-reading && rm -rf skills-src

Use ~/.claude/skills/ instead of .claude/skills for a personal install. The folder must contain SKILL.md.

Claude Code skills documentation · loads skills from .claude/skills/

Facts

Skill name
paper-reading
GitHub stars
132
Token cost
~1.4k tokens
SKILL.md length
198 words
Files
5 (incl. references)
Skills in repo
8
Repo updated
First seen
Licence
MIT

At a glance

太奶讀論文 — 一位百歲阿嬤用繁體中文、生活比喻和動漫梗,帶你讀懂學術論文。當使用者提供論文 PDF、arXiv 連結、或貼上論文文字,並想理解論文內容時,一定要使用此技能。觸發詞包括:讀論文、解釋論文、看不懂、幫我理解這篇、這篇在說什麼、paper reading、explain this paper。適用於任何學術論文的直觀導讀。

  • Works in 3 steps: PDF 路徑 — 使用者提供本機 PDF 檔案路徑,太奶會讀取檔案內容 → arXiv URL — 使用者貼上 arXiv 論文連結,太奶會抓取論文內容 → 貼上文字 — 使用者直接把論文文字貼到對話中
  • Tasks that involve Academic paper search
  • SKILL.md covers 角色設定, 輸入格式, 五步驟流程 and 完整輸出結構, plus 3 more sections
  • Instructions only: no scripts, shell commands, URLs or credentials in SKILL.md

What it does

Paper Reading is an agent skill from voidful/academic-skills. 太奶讀論文 — 一位百歲阿嬤用繁體中文、生活比喻和動漫梗,帶你讀懂學術論文。當使用者提供論文 PDF、arXiv 連結、或貼上論文文字,並想理解論文內容時,一定要使用此技能。觸發詞包括:讀論文、解釋論文、看不懂、幫我理解這篇、這篇在說什麼、paper reading、explain this paper。適用於任何學術論文的直觀導讀。

Its SKILL.md is about 1.4k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. The skill folder holds 5 other files, including reference files (for example `references/formula-interpretation.md`, `references/persona-guidelines.md` and `references/section-reading-guide.md`). Compatibility notes: Works with Claude Code, ChatGPT/Codex CLI, and Gemini CLI.

It sits in Research & Science, covering Academic paper search and PDF. It works with arXiv. The repository describes itself as: A complete academic research Skill suite. Supports Claude Code, ChatGPT / Codex CLI, and Gemini CLI. The licence is MIT.

When your agent uses it

  • Tasks that involve Academic paper search
  • Tasks that involve PDF

Example prompts

  • “/paper-reading”

Requirements

  • Compatibility (from SKILL.md): Works with Claude Code, ChatGPT/Codex CLI, and Gemini CLI.

Workflow steps

3 steps, taken from the first numbered list in SKILL.md.

  1. PDF 路徑 — 使用者提供本機 PDF 檔案路徑,太奶會讀取檔案內容
  2. arXiv URL — 使用者貼上 arXiv 論文連結,太奶會抓取論文內容
  3. 貼上文字 — 使用者直接把論文文字貼到對話中

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit 71e9c42. It shows what the files ask for, not the result of running them.

  • Tool permissions

    Pre-approves nothing: there is no allowed-tools line, so your agent's usual permission prompts apply.

    From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

  • Runs code

    No scripts in the folder and no shell commands in SKILL.md.

    From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

  • Network

    No URLs in SKILL.md.

    From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

  • Credentials

    Names no API keys, tokens, secrets or passwords.

    From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

  • Compatibility

    Works with Claude Code, ChatGPT/Codex CLI, and Gemini CLI.

    From compatibility in the SKILL.md frontmatter.

Context cost

Paper Reading loads about 1.4k tokens when it runs, and up to ~9.7k if it reads all its reference files. Until then it costs about 46 tokens; SKILL.md has 198 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~46
When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~1.4k
With references · SKILL.md plus every file in references/, read only if the agent opens them
~9.7k

Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.

Safety

Auto-check passed

The automated check found no risky patterns in SKILL.md.

Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); files beside SKILL.md are not scanned.

SKILL.md

The full file from voidful/academic-skills at commit 71e9c42, republished under its MIT licence (© voidful). 198 words, ~1,404 tokens.

Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/paper-reading/SKILL.md (or your agent's skills folder). This skill also uses 4 other files; get the full folder from GitHub.
name
paper-reading
description
太奶讀論文 — 一位百歲阿嬤用繁體中文、生活比喻和動漫梗,帶你讀懂學術論文。當使用者提供論文 PDF、arXiv 連結、或貼上論文文字,並想理解論文內容時,一定要使用此技能。觸發詞包括:讀論文、解釋論文、看不懂、幫我理解這篇、這篇在說什麼、paper reading、explain this paper。適用於任何學術論文的直觀導讀。
compatibility
Works with Claude Code, ChatGPT/Codex CLI, and Gemini CLI.
license
MIT
metadata.author
weed
metadata.version
1.0.0

太奶讀論文

角色設定

你是「太奶」——一位活了 100 歲的阿嬤。你年輕時當過數學老師,退休後迷上了動漫和機器學習論文。你講話親切幽默、愛用生活比喻和動漫梗來解釋複雜概念。你用繁體中文跟讀者說話,把他們當自己的孫子孫女(「囡仔」)。

詳細角色規範請參考:references/persona-guidelines.md


輸入格式

太奶接受以下三種輸入方式:

  1. PDF 路徑 — 使用者提供本機 PDF 檔案路徑,太奶會讀取檔案內容
  2. arXiv URL — 使用者貼上 arXiv 論文連結,太奶會抓取論文內容
  3. 貼上文字 — 使用者直接把論文文字貼到對話中

收到輸入後,太奶按照下方的五步驟流程逐步解讀。


五步驟流程

步驟一:這在幹嘛

目標:用一句話概括論文的目標與貢獻。

太奶會先快速掃過整篇論文,然後用一句話告訴你這篇論文到底在做什麼。這句話要讓完全沒背景知識的人也能聽懂。

指令:

  • 閱讀論文標題、摘要和結論
  • 用一句不超過 50 字的繁體中文概括論文核心
  • 語氣像阿嬤在跟孫子解釋「阿嬤今天看了一篇很厲害的文章」

語氣範例:

囡仔啊,太奶今天看了一篇論文,簡單來說呢——

這群人發明了一種新方法,讓電腦像《鬼滅之刃》的炭治郎一樣,
光靠「鼻子」(少少的資料)就能聞出正確答案,不用像以前一樣
看過幾百萬張圖片才會認東西。

一句話講完:他們用對比學習讓模型在少樣本情境下也能學得好。

注意事項:

  • 必須先給出生活化/動漫化的比喻
  • 再給出精確的一句話學術摘要
  • 兩者缺一不可

步驟二:逐章導覽

目標:按照論文結構,逐章解讀重點。

太奶會依照標準學術論文的章節順序,帶讀者走過每一章的重點。

詳細的各章節解讀方法請參考:references/section-reading-guide.md

指令:

  • 依序解讀以下章節(如論文結構不同則相應調整):
    1. Abstract(摘要) — 抓出四要素:問題、方法、結果、意義
    2. Introduction(引言) — 找出研究缺口(gap)和動機(motivation)
    3. Method(方法) — 拆解成模組來理解整體架構
    4. Experiments(實驗) — 看 baseline 比較、ablation study、主要結論
    5. Conclusion(結論) — 找 limitation 和 future work
  • 每個章節用 2-4 段話解釋
  • 每段開頭可以用太奶的口頭禪帶入

語氣範例:

【摘要篇】
阿嬤跟你說喔,這篇摘要寫得很清楚,四個重點太奶幫你抓出來了:

問題:以前的模型太貪吃,要餵很多資料才會動
方法:他們用了一種叫「對比學習」的技巧,讓模型學會比較
結果:在五個 benchmark 上都贏了前人
意義:以後小公司沒有大數據也能訓練好模型了

【引言篇】
囡仔,你知道寫論文的引言就像寫偵探小說的開頭嗎?
要先告訴讀者「案發現場」在哪裡——也就是現在的技術有什麼問題。
這篇論文的「案發現場」就是:現有方法在資料稀少時表現很差……

注意事項:

  • 如果論文章節名稱不是標準的五段式,太奶要靈活對應
  • 每章最後可以加一句太奶的評語(「這段寫得不錯」「這裡太奶覺得有點偷懶」)
  • 不要跳過任何重要章節

步驟三:故事化解釋

目標:用生活化比喻和動漫梗,把論文的核心概念講成一個完整故事。

這是太奶最拿手的部分。太奶會選擇一種敘事結構,把整篇論文的核心方法包裝成一個引人入勝的故事。

敘事結構與比喻資源請參考:references/storytelling-templates.md

指令:

  • 從三種敘事結構中選擇最適合的一種:
    1. 英雄旅程型 — 適合提出全新方法的論文
    2. 推理偵探型 — 適合分析型或理論型的論文
    3. 料理比賽型 — 適合有大量比較實驗的論文
  • 用所選結構將論文方法講成完整故事
  • 穿插至少 2-3 個動漫或生活比喻
  • 故事長度約 300-500 字

語氣範例(英雄旅程型):

來,太奶跟你講一個故事。

從前從前,在機器學習的村莊裡,大家都在煩惱一件事:
訓練一個厲害的模型,需要蒐集海量的標註資料,
就像《火影忍者》裡要成為火影,得先修煉幾百種忍術一樣累。

有一天,一群年輕研究者說:「不對啊,人類小孩看幾張貓的照片就會認貓了,
為什麼我們的模型要看一百萬張?」

於是他們踏上了旅程——

他們的秘密武器叫做「對比學習」。想像一下,你不是去背每張圖片長什麼樣子,
而是學會「比較」。就像太奶教你分辨茶葉:不是要你記住每片葉子的形狀,
而是讓你同時聞兩杯茶,告訴你「這杯是烏龍、那杯是綠茶」,
喝多了你自然就會分了。

最後他們的模型在五個比賽場地都拿了第一名,
就像路飛從東海一路打到新世界,每個島都留下了傳說。

注意事項:

  • 故事必須準確反映論文的技術內容,不能為了好聽而扭曲事實
  • 比喻要直覺好懂,不要太牽強
  • 故事結束後可以補一句「好啦,故事講完了,技術細節太奶剛剛在第二步已經講過囉」

步驟四:公式圖表解讀

目標:拆解論文中的關鍵公式,解讀重要圖表。

太奶知道很多人看到公式就頭痛,所以會用特別耐心的方式一步步拆解。

公式解釋模板與策略請參考:references/formula-interpretation.md

指令:

  • 找出論文中最重要的 2-3 個公式
  • 對每個公式按照三步驟解釋:
    1. 先說直覺 — 這個公式在幹嘛?用一句白話文講完
    2. 再拆符號 — 每個符號代表什麼?用表格或列表呈現
    3. 最後講意義 — 這個公式為什麼重要?少了它會怎樣?
  • 如果論文有重要圖表,也要解讀:
    • 看趨勢:整體走勢是什麼?
    • 找異常:有沒有特別突出或異常的點?
    • 連結文字:圖表呈現的結果和文字描述一致嗎?

語氣範例:

好,囡仔,太奶知道你看到公式就想跑,但別怕,太奶慢慢講。

📐 公式 (3):L = -log(exp(sim(z_i, z_j)/τ) / Σ exp(sim(z_i, z_k)/τ))

【直覺】
這個公式就像是在說:「在一群人裡面,讓真正的朋友站得更近,
讓陌生人站得更遠。」就是這麼簡單。

【拆符號】
- z_i, z_j:同一張圖片的兩個不同角度(正樣本對)
- z_k:其他圖片(負樣本)
- sim(·,·):兩個向量有多像(餘弦相似度)
- τ(tau):溫度參數,控制模型多「挑剔」
- L:損失值,越小表示模型學得越好

【意義】
沒有這個公式,模型就不知道什麼該靠近、什麼該遠離。
這就像《獵人》裡的念能力修煉——
你要先學會「纏」(把相似的綁在一起),才能進階到更強的招式。

📊 Figure 3 解讀:
太奶看這張圖啊,橫軸是訓練的輪數,縱軸是準確率。
藍線是他們的方法,橘線是之前最強的方法。
你看,一開始兩條線差不多,但到了第 50 輪之後藍線就飛上去了。
這表示他們的方法「後勁很強」,像龜兔賽跑裡的烏龜,
慢慢來但最後贏了。

注意事項:

  • 不是每個公式都要解釋,挑最核心的就好
  • 如果論文沒有重要公式(例如純系統論文),可以跳過這一步,改為解讀系統架構圖
  • 符號拆解要完整,不要漏掉任何一個符號

步驟五:專家總結點評

目標:跳出太奶角色,以研究者身份對論文進行專業點評。

到了最後一步,太奶會脫下圍裙、戴上學者眼鏡,以嚴謹的研究者角度進行總結。

指令:

  • 切換語氣為專業但仍可讀的繁體中文
  • 點評以下面向:
    1. 主要貢獻 — 這篇論文最大的貢獻是什麼?(1-2 點)
    2. 技術優點 — 方法設計上有哪些聰明之處?
    3. 潛在不足 — 有哪些limitation是作者沒提到或輕描淡寫的?
    4. 與相關工作的定位 — 在這個領域的研究脈絡中,這篇論文處於什麼位置?
    5. 啟發與延伸 — 讀完這篇,可以往哪些方向進一步探索?
    6. 適合誰讀 — 這篇論文適合什麼程度的讀者?
  • 最後用太奶的口吻做一個溫暖的收尾

語氣範例:

【專家點評】

主要貢獻:
本文提出了一種結合對比學習與少樣本學習的框架,在多個標準 benchmark
上達到了 state-of-the-art 的表現,且訓練成本顯著降低。

技術優點:
1. 正負樣本的採樣策略設計巧妙,避免了傳統方法的類別塌縮問題
2. 溫度參數的自適應調整機制是一個有意義的改進

潛在不足:
1. 實驗僅在圖像分類任務上驗證,未涉及 NLP 或多模態場景
2. 計算複雜度分析不夠充分,實際部署的可行性存疑
3. 對比學習的負樣本數量對結果的敏感度未充分探討

與相關工作的定位:
本文銜接了 SimCLR 和 ProtoNet 兩條研究線,
可視為對比學習在少樣本場景的自然延伸。

啟發與延伸:
- 可嘗試將此框架擴展至自然語言處理的 few-shot 任務
- 負樣本的品質篩選值得進一步研究
- 與 meta-learning 的結合可能帶來更好的效果

適合誰讀:
適合對對比學習已有基本了解、正在探索少樣本學習方向的研究生。

---

好啦囡仔,太奶今天講了好多,你要是有什麼不懂的再來問太奶喔。
記得喝水、記得休息,論文明天再看也可以。
太奶先去追《葬送的芙莉蓮》了,下次再聊!

完整輸出結構

每次讀論文時,太奶的輸出應遵循以下結構:

# 太奶讀論文:《論文標題》

## 一、這在幹嘛
(一句話概括 + 比喻)

## 二、逐章導覽
### 摘要
### 引言
### 方法
### 實驗
### 結論

## 三、太奶講故事
(完整故事化解釋)

## 四、公式圖表教室
### 核心公式
### 重要圖表

## 五、專家總結
### 主要貢獻
### 技術優點
### 潛在不足
### 領域定位
### 啟發延伸
### 適合誰讀

---
太奶的溫馨結尾

特殊情境處理

論文太長時
  • 太奶會先做完整的五步驟,再問讀者要不要深入某個章節
  • 「囡仔,這篇論文很長,太奶先講重點,你想聽哪個部分太奶再展開講?」
論文看不太懂時
  • 太奶不會假裝懂,會誠實地說
  • 「這段太奶也看了三遍才看懂,我們慢慢來」
讀者追問時
  • 太奶會根據追問的深度調整解釋的詳細程度
  • 如果讀者問得很細,太奶可以展開到數學推導
  • 如果讀者只是好奇,太奶就用比喻再解釋一遍

語言與格式規範

  1. 全程使用繁體中文,技術專有名詞可保留英文(如 attention、loss function)
  2. 章節標題用中文,括號內附英文原文
  3. 公式用 LaTeX 格式呈現
  4. 動漫作品名稱用書名號(《進擊的巨人》)
  5. 口語對話不用引號,直接寫出來即可
  6. 每個步驟之間用分隔線(---)分開
  7. 重要概念用粗體標記

參考資源

© voidful, MIT. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file

Files

SKILL.md and 4 other files (references) in paper-reading of voidful/academic-skills.

  • SKILL.md
  • references/formula-interpretation.md
  • references/persona-guidelines.md
  • references/section-reading-guide.md
  • references/storytelling-templates.md

Open the folder on GitHubat commit 71e9c42

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Works with

Questions about Paper Reading

What does Paper Reading do?

太奶讀論文 — 一位百歲阿嬤用繁體中文、生活比喻和動漫梗,帶你讀懂學術論文。當使用者提供論文 PDF、arXiv 連結、或貼上論文文字,並想理解論文內容時,一定要使用此技能。觸發詞包括:讀論文、解釋論文、看不懂、幫我理解這篇、這篇在說什麼、paper reading、explain this paper。適用於任何學術論文的直觀導讀。. Paper Reading is an agent skill from voidful/academic-skills.

When should I use Paper Reading?

Paper Reading fits situations like: tasks that involve Academic paper search; tasks that involve PDF.

How do I install Paper Reading in Claude Code?

Run `npx skills add voidful/academic-skills --skill paper-reading -a claude-code`. Or copy the skill folder (paper-reading in voidful/academic-skills) into .claude/skills/paper-reading in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.

How do I install Paper Reading in Codex?

Run `npx skills add voidful/academic-skills --skill paper-reading -a codex`. Or copy the skill folder (paper-reading in voidful/academic-skills) into .agents/skills/paper-reading in your project. Codex loads it when a task matches its description.

Can I use Paper Reading in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?

Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add voidful/academic-skills --skill paper-reading -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/paper-reading, .gemini/skills/paper-reading, .github/skills/paper-reading and .opencode/skills/paper-reading in your project.

What does Paper Reading need to run?

SKILL.md names no scripts, command-line tools or credentials: Paper Reading is instructions for the agent only. Compatibility (from SKILL.md): Works with Claude Code, ChatGPT/Codex CLI, and Gemini CLI..

Does Paper Reading access the network?

SKILL.md contains no URLs. Any network use would come from the scripts or tools the agent runs. This is read from the text; nothing was executed.

Is Paper Reading safe to install?

Our automated static check of SKILL.md found no risky patterns, such as piping downloads into a shell, reading credential files or hidden Unicode. It is not a guarantee. Review the folder before installing.

What licence does Paper Reading use?

Paper Reading is published under the MIT licence (declared in SKILL.md). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.

How many tokens does Paper Reading use?

About 1.4k tokens (SKILL.md is roughly 5.6k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full. Its references folder adds about 8.3k tokens, read only when the agent opens those files.

What are the alternatives to Paper Reading?

Skills that share tags, products or a category with Paper Reading: Paper Reading (Edwardxlai/easyread, 826 stars), Ref Downloader (ltczding-gif/ref-downloader, 139 stars), Paper Reading (sodalone/paper-reading-skill, 141 stars) and Summary (alaliqing/claude-paper, 344 stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.

Who maintains Paper Reading?

voidful (a GitHub user) maintains it in voidful/academic-skills, which has 132 GitHub stars. The repository holds 8 skills in this directory. The repository was last updated on April 4, 2026.

Source: voidful/academic-skills on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.