用途：对学术论文进行结构化拆解与深度阅读，围绕12个阅读要素提取信息，并把结果保存为Excel文件，便于单篇精读或多篇横向对比。
主要能力：支持读取PDF、Word等论文文件；PDF无法直接读取时可用pdftotext提取文本，页数较多时先读前几页了解结构再分批读取全文。提取的12个要素包括研究背景、研究问题、研究结论、文献综合、文献批评、研究方法、理论视角与理论框架、一致性发现、不一致性发现、研究贡献、研究不足、未来研究展望。研究问题会标注what/why/how/should类型；论文未明确提及的要素会标注并尝试合理推断，推断内容用括号标注。
使用方式：分析完成后调用scripts/export_excel.py生成Excel，文件存放在被分析论文所在文件夹。单篇生成“论文拆解_<论文简称>.xlsx”，命令为python3 <skill_path>/scripts/export_excel.py --mode single --output "<论文所在文件夹>/论文拆解_<论文简称>.xlsx" --json '<json_string>'。多篇生成“论文拆解汇总_<N>篇.xlsx”，含每篇独立工作表与“横向对比汇总”工作表，命令为python3 <skill_path>/scripts/export_excel.py --mode multi --output "<论文所在文件夹>/论文拆解汇总_<N>篇.xlsx" --json '<json_string>'。JSON较长时建议先用Python写入临时文件再传入。保存后同时在对话中以markdown表格简要呈现结果并告知保存路径。
适用场景：单篇论文精读、多篇文献梳理与横向对比、文献综述准备。
限制：内容要求中文输出（论文为英文且用户要求英文时除外）；单篇每个要素2-5句话，汇总表每格压缩为1-2句；需忠于原文、避免过度解读。其他平台、收费与效果信息暂未提供。