用途：把本地 PDF 论文直接交给 Gemini 多模态长上下文阅读，按 outline 风格模板生成中文 Markdown 结构化总结，适合单篇速读或多篇批量过稿，也适合图表、公式多、纯文本抽取易丢信息的论文。
主要能力：直读 PDF（含图表、公式），不经 OCR、不先抽纯文本；统一章节骨架为开篇 3 列表格 + 团队 item、3 句话总结、背景与动机、方法设计、代表性实验结果、业务启示 & 价值、局限与未来工作；评测/benchmark 类论文自动改用评测设计与评测发现。支持 --focus 注入关注点、--no-figures 关闭图片、--full 一次产出 quick 与全文级抽取两份产物，quick 默认导出图片并用 Gemini 视觉定位（可 --no-refine-figures 关闭）。默认模型 gemini-3.5-flash，可用 --model 显式更换；模型失败经重试后直接报错，不静默降级，调用方也不应自行换模型重跑。
使用方式：准备 Python ≥ 3.7、安装 google-genai（pip install -U google-genai）、设置 GEMINI_API_KEY。示例命令：python3 gemini-paper-summary/scripts/gemini_paper_summary.py --pdf <path> --output <output-dir>，产出 summary.md 与 figures/ 目录。
限制：仅处理本地 PDF，非 PDF 需先转换；不做全文翻译，不做多篇对比，一次只处理一篇；单 PDF 建议不超过 50 MB；模板具体字符数、更多参数与实现细节请参阅原始资料。