Paper Skill：交互式论文教程生成工具

PaperSkill 用于把 AI 与机器学习论文制作成中文交互式教学网页。使用者可以在 Agent 协助下完成环境准备、论文解析、网页生成、人工准确性核验、本地预览、仓库导入和 Pull Request 提交。

生成结果是完整的 React + TypeScript（Vite）项目，不是单独的 HTML 文件。本仓库不提供仅在本地生成或使用的流程；开始使用本仓库即表示使用者同意：教程通过人工内容核验和提交前网页预览后，由 Agent 导入公共仓库、推送个人分支并创建公开 Pull Request。Pull Request 是否合并及教程是否正式发布，仍由仓库维护者审核决定。

在线教程集合： https://reducttech.github.io/PaperSkill/#start

参考案例

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快速开始

准备一篇机器学习或人工智能论文的 PDF、LaTeX、正文或公开链接，然后把下面的指令发送给支持 Skill 的 Agent：

请访问仓库 https://github.com/ReductTech/PaperSkill，首先读取 docs/AGENT_WORKFLOW.md（菜单模式），不必读取项目中的其他源码，先向我展示功能菜单，由我选择要执行的功能。

Agent 应展示以下菜单：

1. 自动准备环境
2. 调用 paper-skill 生成网页
3. 人工校验网页准确性，本步骤确认后会自动返回你的预期发布地址
4. 导入主仓库
5. 准备提交 PR，(PR经审核通过与构建后，“预计发布地址”即可正常访问)
6. 修改已有的网页，自动复制版本目录并写入版本溯源信息

选择功能 1 后，Agent 会检查 GitHub 登录、Node.js、npm、Git 和 Paper Skill；选择功能 2 后，Agent 会读取论文、生成网页并完成基础工程检查；选择功能 6 后，Agent 会复制你要修改的已有网页、生成包含源作者信息的 paper.json，然后你可以开始修改。每项功能结束后，Agent 都会重新显示菜单并等待下一次选择。

收集公开署名信息时，Agent 会一起询问 GitHub 用户名和可选的减论 ID。减论 ID 请在「编辑资料 → 账号 ID」右侧复制完整值；它会保存到对应版本的 paper.json，集合站通过“查看 →”小窗口显示完整值，未填写时显示「暂无」。

也可以自行下载仓库并按 贡献指南 操作，但建议让 Agent 按菜单逐步执行，以免遗漏校验和预览环节。

生成后需要确认什么

功能 2 完成后，Agent 会提供本地预览地址和项目文件夹，并提示选择下一项功能。选择功能 3，按照原论文检查：

• 研究问题、方法结构、公式、实验数字和结论是否准确；
• 中文讲解和章节顺序是否足够清楚；
• 交互是否真正表达论文概念，并且操作反馈正确；
• 桌面端和手机端是否存在溢出、遮挡、空白或资源丢失；
• 论文链接与图片等外部素材是否可追溯且允许公开使用。

完成后按照 Agent 的提示明确确认核验结果，然后继续选择功能 4 和功能 5，完成仓库导入和公开 Pull Request 提交。

详细核验要求由 Agent 在功能 3 中展示并引导完成。

系统支持

环境配置会根据操作系统自动选择入口：

• Windows 使用 scripts/setup-participant.ps1 和 PowerShell/winget；
• macOS、Linux 使用 scripts/setup-participant.sh，脚本会识别 Homebrew 或当前 Linux 发行版的包管理器。

两种入口都会检查 Node.js 20+、npm、Git、GitHub 连接和 Paper Skill 完整性。需要账号登录、系统授权或管理员权限时，Agent 会暂停并等待使用者处理。

仓库结构

PaperSkill/
|-- docs/               # 使用流程、人工核验和贡献说明
|-- paper-skill/        # 共享生成 Skill，由核心维护者维护
|-- html_output/        # 已导入的完整教程项目（论文目录 / 版本目录两级）
|-- catalog/            # 自动生成的论文索引
|-- portal/             # GitHub Pages 教程集合入口
|-- scripts/            # 环境配置、导入、验证、索引和构建工具
`-- .github/            # PR 模板、自动检查和部署流程

贡献到本仓库的教程统一放入 html_output/<paper-name>/<version>/。paper-name 是论文标题全称的小写下划线形式，例如 attention_is_all_you_need；version 是「姓名拼音小写 + 修改日期 MMDD」，例如 liming0903，同一人同一天再次提交会自动变成 liming0903_2。同一篇论文的每个版本都独立保留，不会互相覆盖。

集合站会按论文聚合展示：一张卡片列出该论文的全部版本（作者、修改日期、状态），每个版本都有独立的打开链接。存量扁平目录可用 npm run migrate:versions（先预演，确认后加 --apply）迁移为版本结构。不要把教程直接放在仓库根目录，也不要提交 node_modules/、dist/、论文 PDF、密钥、个人隐私、本地绝对路径或未获授权的素材。

main 只通过 Pull Request 合并。创建 Pull Request 前，Agent 必须完成提交格式、目录范围和构建检查，并提供最终网页预览；论文事实与教学质量仍须由使用者人工确认。详细流程见 文档索引。