论文阅读试验田

使用 Moonshot AI (Kimi) 进行论文的精度阅读、内化和落地的完整框架。

📁 项目结构

Architechture/
├── src/                   # 源代码
│   ├── api/               # Moonshot AI 客户端
│   ├── paper/             # 论文处理模块
│   ├── knowledge/         # 知识内化模块
│   ├── reading/           # 辅助阅读（术语/导读）
│   └── implementation/    # 代码生成模块
├── docs/                  # 详细文档
│   ├── api_setup.md       # API 配置指南
│   ├── usage_examples.md  # 使用示例
│   └── ...                # 其他文档
├── config.yaml            # 配置文件
├── quick_start.py         # 快速测试 SIGGRAPH 信息获取（无需 API Key）
├── test_api.py            # 测试 Moonshot API 连接
├── test_arm_paper.py      # 测试 arXiv 下载
├── data/                  # 产出数据（所有生成的内容）
│   ├── papers/           # 论文工作空间（按论文ID组织）
│   ├── notes/            # 笔记（兼容旧结构）
│   ├── code/             # 代码项目（兼容旧结构）
│   └── summaries/        # 摘要（兼容旧结构）
├── papers/                # 论文文件存储目录（每篇论文一个子文件夹）
│   ├── <paper_id>/        # 论文ID子文件夹
│   │   └── paper.pdf      # 论文PDF文件
│   └── siggraph/          # SIGGRAPH 相关文件
├── README.md              # 主文档
└── START_HERE.md          # 快速开始文档

🚀 快速开始

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 配置 API Key

在 config.yaml 文件中设置：

moonshot:
  api_key: "your-api-key-here"

3. 开始使用

方式 1: 使用 Paper Skill（推荐，适合 AI IDE）

from skills.paper_reading.scripts.paper_skill import PaperSkill

skill = PaperSkill()
result = skill.download_and_analyze("2301.12345")  # 示例 arXiv ID

或使用命令行：

python skills/paper_reading/scripts/paper_skill.py 2301.12345

Skill 文档: 详细使用说明请查看 skills/paper_reading/skill.md

方式 2: 使用主程序

# 完整流程（推荐）
python src/main.py full papers/<paper_id>/paper.pdf

# 快速分析
python src/main.py analyze papers/<paper_id>/paper.pdf --type summary

# 自动下载并分析
python src/main.py download https://arxiv.org/abs/2301.12345
python src/main.py full papers/2301.12345/paper.pdf

方式 3: 直接使用 arXiv URL 分析（推荐，当 PDF 无法提取文本时）

# 使用 arXiv URL 或 ID 直接分析（无需下载 PDF）
python analyze_arxiv_paper.py https://arxiv.org/abs/2301.12345
# 或
python analyze_arxiv_paper.py 2301.12345

这种方式会：

1. 从 arXiv API 获取论文信息（标题、作者、摘要）
2. 使用 Moonshot AI 进行深度分析
3. 生成笔记、摘要和代码项目

优势: 当 PDF 文件无法提取文本时（如扫描版 PDF），可以使用此方法直接基于 arXiv 摘要进行分析。

注意: 每篇论文使用独立子文件夹 papers/<paper_id>/paper.pdf，便于管理多篇论文。

注意: 确保论文文件放在 papers/ 目录下，输出文件会保存在 data/ 目录中。

📖 详细文档

• 快速开始指南
• Paper Skill 使用指南 - 推荐：AI IDE 快速调用
• Paper Skill 快速上手
• 使用示例
• API 配置
• 项目总结

✨ 功能特性

• 📚 论文获取: 支持从 arXiv、SIGGRAPH 等获取论文
• 🔍 智能分析: 使用 Moonshot AI 进行深度论文分析
• 📖 辅助阅读: 根据读者背景提供个性化教学引导和术语解释（新增）
• 📝 知识内化: 自动生成笔记、摘要和知识图谱
• 💻 代码落地: 基于论文分析生成实现代码框架

📝 注意事项

1. API Key: 需要有效的 Moonshot AI API Key（国内版本）
2. 论文格式: 主要支持 PDF 格式
3. 产出数据: 所有生成的内容保存在 data/ 目录
   • 新结构：按论文ID组织在 data/papers/<paper_id>/ 下
   • 旧结构（兼容）：分散在 data/notes/, data/code/, data/summaries/ 等目录
4. 读者预设: 默认使用业余读者模式，可在 config.yaml 中调整

📖 辅助阅读功能

新增的辅助阅读功能为不同背景的读者提供个性化支持：

• 业余读者（默认）: 提供详细的教学引导、术语解释和阅读指南
• 专业读者: 提供简要的分析，直接切入重点

详细说明请查看 辅助阅读功能文档

📄 许可证

本项目仅供学习和研究使用。