前言¶

读推荐系统或计算广告方向的 arXiv 论文时，常见做法是随手记要点，或让通用助手写一段摘要。摘要够用，但很难稳定产出「问题—方法—收益—架构—实验」齐全、且风格统一的解析稿；工业界论文（Meta、字节、阿里等）往往模块多、图多，手工整理架构图和指标也费时间。

下面介绍 SkillHub 社区技能 jarvis-paper-interpreter：它用通用 SKILL.md 约定 Agent 的工作流与输出模板，面向推荐系统/计算广告论文，按固定结构生成深度解析 Markdown，并处理 ar5iv 抓取、架构图命名与校验清单。

这是什么¶

jarvis-paper-interpreter 是社区发布的 Agent Skill，坐标为 @user_5afe0d61/jarvis-paper-interpreter，当前版本 1.0.0，分类为 knowledge-management，来源 community，发布者为 user_5afe0d61。SkillHub 页面标注 requires_api_key=false，安装与使用不依赖额外 API Key。

一句话定位：在用户给出 arXiv ID 并要求对推荐系统/计算广告论文做深度解析时，按 Jarvis 风格模板拉取论文、拆章节、配图，并输出六段式 .md 解析稿。

官方入口：

• API/包地址：https://api.skillhub.cn/user_5afe0d61/jarvis-paper-interpreter
• SkillHub 展示页：https://www.skillhub.cn/skills/user_5afe0d61/jarvis-paper-interpreter

（SkillHub 抓取数据：评分 100000，下载 828；页面统计会变动，以商店为准。）

核心功能¶

以下能力均来自包内 SKILL.md 定义，Agent 安装该 Skill 后按文档执行。

触发边界¶

• 适用：用户提供推荐系统/计算广告/推荐算法论文（尤其工业界论文），要求生成深度解析稿。
• 不适用：仅需 TLDR；或论文不属于推荐系统领域。

输入与输出¶

• 输入：paper_arxiv_id（字符串），例如 2602.10016。
• 输出：深度解析 Markdown，结构严格遵循 Skill 内模板（TLDR、过去面临的问题、本文解决方法、核心收益、模型架构、实验部分）。

工作流概要¶

1. 论文获取与阅读
   - 优先从 https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/{arxiv_id} 读取 HTML 版。
   - 覆盖 Abstract、Introduction、Methodology、Experiments 等关键章节。
   - 提取 Figure 1 整体架构图，保存为 {论文简称}_Figure1.png（文件名用论文简称，不用 arXiv ID）。
   - 网络失败至少重试 3 次，仍失败则请用户提供 PDF。

2. 按模板生成正文
   - 六部分结构固定；方法小节标题从论文原文提取，不硬编码固定模块名。
   - 收益条目格式为 **指标名**: 数值或变化，指标名从论文实验结果提取。
   - 写作风格（Jarvis Style）：TLDR 三句话（困境→方法→收益）、问题列表带 [Ref: Section X]、实验部分结论简洁等，细则见 Skill 原文。

3. 强制校验
   - 检查六部分是否齐全、图片命名是否符合 {论文简称}_Figure1.png、方法与收益是否泛化自论文而非套话。

4. 输出路径
   - 解析稿：/tmp/{论文简称}_深度解析.md
   - 架构图：/tmp/{论文简称}_Figure1.png
   - 完成后向用户说明路径。

失败处理¶

• 表述含糊：标记 [需进一步核实]，不臆造内容。
• 无整体架构图：跳过图片，在「模型架构」处注明「（本文无明确整体架构图）」。

安装与启用¶

SkillHub 官方安装说明见 https://skillhub.cn/install/skillhub.md。要点如下。

1、安装 SkillHub CLI（若尚未安装）¶

command -v skillhub && skillhub --version

未安装时可执行完整安装（CLI + 默认 Skill）：

curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash

2、安装本 Skill¶

安装时必须用 --dir 指向当前 Agent 的 skills 目录，否则默认落在 ./skills/ 可能不被识别。

skillhub install jarvis-paper-interpreter --namespace user_5afe0d61 --dir <skills 目录>

也可让 Agent 按 SkillHub 页面提示，参照 skillhub.md 安装 @user_5afe0d61/jarvis-paper-interpreter。

常用客户端 skills 路径（来自 SkillHub 安装文档）：

• Cursor：~/.cursor/skills/
• Claude Code：~/.claude/skills/
• Codex：~/.codex/skills/ 或项目下的 .agents/skills/

安装后需按各客户端要求重启或刷新，使 Skill 被加载。

典型用法¶

在已启用该 Skill 的对话中，提供 arXiv ID 并明确要「深度解析」且论文属于推荐系统/计算广告方向。示例输入语义：

• 论文 ID：2602.10016
• 任务：按 jarvis 风格生成完整解析稿，包含架构图与实验归纳

Agent 将执行 Phase 1–4：拉取 ar5iv、生成六段 Markdown、校验清单、将结果写入 /tmp/{论文简称}_深度解析.md 并告知路径。具体论文简称由 Agent 根据论文标题在流程中确定。

若仅需几句话摘要，不应触发本 Skill（Skill 明确排除「仅 TLDR」场景）。

适用场景与注意¶

适合谁

• 经常读推荐系统、计算广告、推荐算法论文，需要统一结构的笔记或分享稿的开发者、研究者。
• 希望解析稿包含架构图引用、带章节 Ref 的问题列表，以及从论文原文提炼的模块与指标，而不是通用摘要。

限制与注意

• 领域限定在推荐系统/计算广告；其他学科应换用别的 Skill 或通用流程。
• 依赖 ar5iv 与网络；不稳定时需自备 PDF。
• 输出默认在 /tmp/，重启或清理临时目录可能丢失文件，重要内容请及时拷贝到项目目录。
• 解析质量仍取决于底层模型对论文的理解；Skill 提供结构与纪律，不能替代对原文的核对。
• 社区 Skill（community），维护节奏以发布者 SkillHub 更新为准。

结尾¶

jarvis-paper-interpreter 把「读一篇工业界推荐论文并写成结构化解析」拆成可重复的 Agent 工作流：ar5iv 优先、六段模板、架构图命名与校验清单都在 Skill 里写死，减少每次从零 prompt 的摩擦。若你的工作流落在 knowledge-management 且论文类型匹配，可从 SkillHub 安装 @user_5afe0d61/jarvis-paper-interpreter（v1.0.0）试用。

• 官方包地址：https://api.skillhub.cn/user_5afe0d61/jarvis-paper-interpreter
• SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_5afe0d61/jarvis-paper-interpreter