使用 Moonshot AI (Kimi) 进行论文的精度阅读、内化和落地的完整框架
Project description
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:
- 从 arXiv API 获取论文信息(标题、作者、摘要)
- 使用 Moonshot AI 进行深度分析
- 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
- API Key: 需要有效的 Moonshot AI API Key(国内版本)
- 论文格式: 主要支持 PDF 格式
- 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
- 新结构:按论文ID组织在
- 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。
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File metadata
- Download URL: paper_reading_framework-0.1.0.tar.gz
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- Size: 45.1 kB
- Tags: Source
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.10.0
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
2a1fbf4b052e35038e8d93b1b33960e499cefe2bfd51186de26d352434d7b4ca
|
|
| MD5 |
4e8d96fefae8504cf8493fb8e0a2f9eb
|
|
| BLAKE2b-256 |
be92bc18b2de575dac1fb808964a72e0eab1bc99cec0a1b9aa8c0ed572dd1885
|
File details
Details for the file paper_reading_framework-0.1.0-py3-none-any.whl.
File metadata
- Download URL: paper_reading_framework-0.1.0-py3-none-any.whl
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- Size: 33.4 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.10.0
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
c50f5817d88872f52546348eed487b55577e8197e3e5056985ec00f4ee3d7e06
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| MD5 |
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| BLAKE2b-256 |
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