SkillProof tested Claude skills

Deeppapernote

Convierte un artículo (arXiv/DOI/PDF) en una nota de lectura de Obsidian estructurada y basada en evidencia

Por 917Dhj · 917Dhj/DeepPaperNote

Probado · Funciona ★ 9.2/10

Deeppapernote — Convierte un artículo (arXiv/DOI/PDF) en una nota de lectura de Obsidian estructurada y basada en evidencia

Qué hace

Ejecuta un pipeline determinista de Python que resuelve la identidad de un artículo, obtiene el PDF, extrae secciones de texto completo y figuras, y construye un paquete de síntesis que el modelo utiliza para escribir una nota Markdown profunda en chino con un contrato de sección fijo, luego la verifica contra puertas de estructura y estilo. Se activa cuando el usuario proporciona un título de artículo, DOI, URL, arXiv ID, elemento de Zotero o PDF local y desea una nota de Obsidian pulida en lugar de una reescritura de resumen. Maneja un artículo a la vez; no para revisiones de literatura de múltiples artículos o listas de lectura.

Informe de la prueba

Se clonó el repositorio y se ejecutó scripts/run_pipeline.py en arXiv:1508.06576 bajo Python 3.13 con PyMuPDF instalado; resolvió la identidad, obtuvo el PDF real de 16 páginas, extrajo 393 líneas de texto completo y construyó un paper_bundle.json de 80KB con un writing_contract que requería 12 secciones en chino. Para la SALIDA, escribí dos notas y ejecuté scripts/lint_note.py en ambas: mi línea base de forma libre falló passes_basic_structure, passes_style_gate y passes_substantive_content con las 12 secciones requeridas reportadas como faltantes; la nota estructurada por la skill (YAML frontmatter, 核心信息 metadata block, faithful 原文摘要翻译, 创新点, 机制流程, 局限) pasó las tres puertas con missing_sections=[]. Ambas fallaron passes_plan_gate porque no redacté el JSON note_plan separado que el flujo de trabajo espera. El escaneo de seguridad no encontró curl|sh, blobs base64 o exfiltración; las llamadas de red solo apuntan a arXiv/Crossref/OpenAlex/Semantic Scholar y la clave de Semantic Scholar se lee de env.

Probado el: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)

Instalación

git clone --depth 1 https://github.com/917Dhj/DeepPaperNote.git /tmp/deeppapernote-src
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R /tmp/deeppapernote-src/skills/deeppapernote ~/.claude/skills/deeppapernote
# Deps: Python >=3.10, plus `pip install PyMuPDF certifi` (PyMuPDF/fitz does the PDF text+figure extraction).
# Optional: pytesseract+Pillow for OCR of scanned PDFs; a local Zotero desktop (Local API) for library-first resolution.
# Plugin alternative: `npx skills add 917Dhj/DeepPaperNote` (installs as a multi-agent plugin; also bundles companion skill `paper-glossary`).
# Run the deterministic pipeline: python3 ~/.claude/skills/deeppapernote/scripts/run_pipeline.py --input "arXiv:1508.06576" --workdir /tmp/dpn-run --zotero-mode off
# Output note (zh-CN) requires the model to write from the generated synthesis_bundle.json; lint with scripts/lint_note.py.

Comandos y prompts de ejemplo

  • /deeppapernoteConvierte un artículo (arXiv/DOI/PDF) en una nota de lectura de Obsidian estructurada y basada en evidencia

Los skills se activan con peticiones en lenguaje natural, sin comandos que memorizar. Tras instalarlo, prompts como estos lo activan (en inglés):

  • Create a deep-reading note for this arXiv paper
  • Summarize this paper's DOI into my Obsidian vault
  • Write an evidence-based note on this PDF paper

Informe completo →