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# read-paper — 论文精读拆解 把一篇（或多篇）学术论文整理成一套**详细、可教学的分析条目 + 一份快速导读（`导读.md`）与导航总览（`README.md`）**。本 skill **自动识别论文类型**（理论证明 / 实验方法 / 综述 / 系统），按类型选用对应的拆解模板——不再把所有论文��套进"定理+证明"的模子。 每个条目要做到：定位清晰、有大白话直觉、推导/实验可被逐步追问、点出非平凡之处、并焊进全局。**结构标准全部写死在本文件和 [`reference/`](reference/) 下的模板里——照着做即可。** 每个模板里都内嵌了自包含的范例条目当质量锚点。 > 本 skill 是**文档分析** skill（无 app、无截图）。"验证"标准 = 你真的拿一篇 PDF 跑通全流程，产出符合下文质量基线的条目。 > > **两条铁律，贯穿全程：** > 1. **脚本自定位**：驱动脚本 `extract.sh` 就在本 `SKILL.md` 的**同一目录**下——不要假设它装在 `.claude/skills/read-paper/`，先算出本 skill 目录再用。 > 2. **防幻觉优先**：每个公式 / 数字 / 结论都要能挂回原文出处；挂不上就标 `⚠️ 待核`，**绝不编造**。详见 §3。 --- ## 0. 前置条件 - **首选：MinerU MCP（`mcp__mineru__parse_documents`）。** 本地 stdio 版（`uvx mineru-open-mcp`）：云端解析、公式直出 LaTeX、**支持本地文件路径**、不占本地算力。带 `MINERU_API_TOKEN` = vlm 高精度（大论文可用，账号每天 1000 页最高优先级额度）；无 token = flash 免费模式（≤20 页 / 10MB）。 - **MCP 没配？主动问用户，别默默降级。** MinerU 的公式识别远好于 pdftotext，值一问： 1. 检查：本会话有没有 `mcp__mineru__*` 工具，或 `claude mcp list | grep -i mineru`。 2. 没有 → 问用户：要不要用 MinerU 云端解析（公式质量最好）？有 token 就发来（https://mineru.net/apiManage/docs 的 API 管理页自建）；没有也行，免费 flash 模式 ≤20 页。**用户拒绝就走 pdftotext，不纠缠。** 3. 拿到 token（或确认免费模式）→ 装到 **user 级**（写 `~/.claude.json`；**绝不装 project 级——token 会进 `.mcp.json` 被提交**）： ```bash # 依赖 uv/uvx：brew install uv（或 curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh） claude mcp add mineru -s user -e MINERU_API_TOKEN=<token> -- uvx mineru-open-mcp ``` 4. **刚装的 MCP 本会话挂载不上**（要重启会话）——别停：当场走 **§1.5 REST 直调** 干活，收尾告诉用户"MCP 已配好，下个会话起工具直接可用"。 - **⚠️ 别用远程 HTTP MCP（