Paper reading 是一个用于阅读、总结并批判性分析学术论文的技能，输入可以是 PDF、官方 HTML 全文页面、URL 或粘贴的完整文本。它的核心立场是：把论文报告当作一个带有可核查证据的论证，而不是一份更长的摘要；报告中任何不增加机制、证据、对比、局限或启示的句子都应删去。
用途与定位 该技能面向“读这篇论文”这类请求，输出一份结构化报告。报告按论文类型采用相应结构，并保持统一深度——即便是“快速看懂”这类请求，也要读完整论证、保留所有承重的技术细节，只是写得简洁。该工作流不包含复现实验。
主要能力
- 输出格式选择：尊重用户明确或明显隐含的格式；若确实含糊，只询问一次要 Markdown 还是 HTML。Markdown 轻量可编辑；HTML 提供设计过的阅读界面、单一章节大纲、静态数学公式和点击放大的图。
- 来源定位：接受本地或远程 PDF、官方全文 HTML、完整粘贴文本。有 PDF 时优先用 PDF，因为页码与图锚点稳定，但不强制。PDF 提取使用脚本 extract_paper.py，写出带页码锚点的文本、来源哈希和不可变的 assets/raw/ 清单；选中的图复制进报告，原始提取结果不得删除。HTML 或粘贴文本则保留章节名与稳定 URL 作为锚点，并说明页码级锚点不可用。
- 论文分类：阅读标题、摘要、引言、贡献陈述和章节大纲，选择主分支——实证（新方法/模型加基线实验）、理论（定理/证明为贡献）、综述（领域分类或综合）、系统（系统设计、实现与基准）。跨类型论文仍只有一个主分支，可从一个具名次分支补充必要模块；分类不清时不得默认归为实证。
- 完整论证阅读：读全文及限定方法、证据、假设、负面结果或局限的附录，厘清问题、假设、最接近的对比与关键洞见，每个承重模块及其接口、真实的训练/推理循环，关键公式、符号、目标、数据、预处理、监督、架构、优化与评估协议，主要结果、基线、消融、失败案例及结果变化条件，并区分作者主张、证据支持与仍属推断的部分。对实证与系统工作，要求写出模块级工程解剖：每个承重模块说明目的、精确输入、精确输出、架构与关键参数、训练数据与监督、训练方法/目标/优化、推理期角色、与相邻模块的接口及代码证据；模块标题下方、字段上方放一张全宽、基于论文的 SVG，呈水平“输入→核心变换→输出”流，每个不同输入输出各占一个不重叠节点，符号输入输出用 LaTeX 记法渲染为静态行内 MathML。
- 只读检查权威代码：查看官方论文/项目页面是否有公开代码；有则固定版本只读检查，核对模块输入输出、张量或数据形状、架构、默认值、损失、数据管线、训练计划与推理路径。不安装依赖、不导入项目、不启动演示、不下载权重或数据集、不运行训练评估；网络检查不足时允许浅克隆临时仓库，但保持原样并置于报告之外。每条实现陈述标注为论文所述、代码确认、论文/代码不一致或报告推断；找不到权威实现时说明已检查的入口与未找到公开代码，不得悄悄用非官方仓库替代。
- 主张—证据脊柱：维护 C（主张）、E（证据）、L（局限）坐标，为每个重要结果与批评提供锚点；没有具名假设、对比、失败案例或缺失测试的批评视为未完成。区分作者主张、代码确认、报告推断与外部一手证据；更广的新颖性或先前工作检索除非明确要求，否则属于另一项任务。
- 图表与公式渲染：HTML 中除模块解剖外不设 SVG 配额，按解释收益选择散文、对齐列表、表格、原图、HTML/CSS 或 SVG；模块解剖是明确例外，每个承重模块都要一张安静的全宽水平接口 SVG。实证论文要把承重结果图放在其支持的结论旁，至少包含承载核心实证主张的原始图、定性面板或结果可视化，并标记为 data-original-result；重绘表格、指标卡与解释性 SVG 可辅助但不能替代原始结果视觉。重要公式保留 LaTeX 源码并用 render_math.py 渲染为静态 MathML，每个展示公式下方紧跟自然语言，定义每个字母、运算符、索引与不明显的符号，再解释整个关系的作用与意义。
- 撰写与校验：使用用户语言，保留技术术语、公式、命令与标识符。Markdown 写 summary.md 及本地 assets/；HTML 先脚手架再替换所有占位符，并用 validate_report.py 校验，CSS 与 JavaScript 内联，高分辨率论文素材放 assets/ 用相对路径。交付前删除脚手架标记与无信息句，检查链接、坐标、图注、公式、代码锚点与素材路径，基本信息区保持简洁竖列（标题、链接的作者/联系/实验室或研究组、发表信息、链接、论文类型、一句话摘要），哈希、页码约定、提取目录与素材数量保持内部。HTML 需在桌面与窄移动宽度渲染，验证单一大纲导航、标题层级、MathML、符号完整解释、原子行内数学、每个视觉、滚轮/捏合缩放、键盘关闭、打印与减弱动效行为。
适用场景 适合需要深入理解论文机制、重建系统边界与数据流、追溯证据来源、核对公开实现与论文是否一致的阅读任务，也适合把论文整理成可离线打开的 Markdown 或 HTML 报告。
限制 不运行复现实验；不安装依赖、不导入项目、不启动演示、不下载模型权重或数据集、不执行训练或评估；找不到权威实现时必须明确说明；页码级锚点在 HTML 或粘贴文本来源下不可用；更广的新颖性与先前工作检索需另行请求。