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# Paper Reader
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阅读并消化一篇研究论文，输出结构化摘要。目标是**快速判断一篇论文是否值得深入**，而非逐条找问题。
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## Supported Inputs
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| 输入类型 | 处理方式 |
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| 本地 PDF 路径 | 直接读取 |
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| 论文网页链接 (arXiv, ACM DL, etc.) | 抓取网页内容 |
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| 用户粘贴的论文文本片段 | 直接处理 |
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## Execution Steps
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1. **获取内容**：根据输入类型读取论文全文或可用部分。PDF 较长时分页读取，优先读 abstract、introduction、evaluation、conclusion。
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2. **抽取核心 claim**：将论文压缩为"本文提出 X，在 topic 中解决 problem，相比 baseline/SOTA 改善 metric，因为 reason。"
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3. **判断可信度**：按下方 Credibility Rubric 打分。
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4. **条件展开**：仅当可信度为 HIGH 或 MEDIUM 时，才展开方法和细节。
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## Output Format
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严格按以下结构输出，不加多余寒暄：
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## One-liner
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<一句话概括：本文做了什么、在哪个场景、核心结果是什么>
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## Credibility: <HIGH | MEDIUM | LOW>
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<2-4 条判断依据，每条一行，格式: - [+/-] 依据>
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## Effect
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- 主要指标: <metric name> = <value>，相比 <baseline> 提升/下降 <delta>
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- 场景/workload: <适用范围>
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- 局限: <作者承认或我识别的主要局限>
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## Method (仅 HIGH/MEDIUM 时输出)
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<3-5 句话说清核心 technique，不超过一段>
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- Key insight: <一句话说清为什么 work>
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- 与最相关已有工作的核心差异: <一句话>
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## Verdict
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<一句话给出阅读建议：值得精读 / 值得了解思路 / 仅供参考 / 不建议花时间>
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## Credibility Rubric
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| 信号 | 正面 (+) | 负面 (-) |
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| Venue / 作者 | Top venue 发表或知名组 | 无 peer review、predatory venue |
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| Evidence | 端到端实验、真实 workload、多配置 | 仅 micro-benchmark、单配置、无 baseline |
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| Baseline | 公平比较 SOTA | 缺 baseline、弱 baseline、只和自己比 |
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| Reproducibility | 开源代码、详细配置 | 无代码、关键参数未报告 |
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| Claim vs Evidence | claim 与实验范围匹配 | 过度泛化、标题党 |
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| Writing | 清晰、数据驱动 | 模糊、大量副词无数据支撑 |
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- 4+ 正面信号且无 Blocking 负面 → HIGH
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- 有正面但存在 1-2 个显著负面 → MEDIUM
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- 多个负面或核心 evidence 缺失 → LOW
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## LOW Credibility Handling
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当判定为 LOW 时：
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- 不输出 Method section
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- 在 Verdict 中明确说明不建议花时间的原因
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- 如果论文有一个有趣的 idea 但执行差，可以一句话提及 idea
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## Notes
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- 默认中文输出，保留英文术语。
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- 如果 PDF 太长无法完整读取，优先读 abstract + intro + evaluation + conclusion，跳过 related work 和实现细节。
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- 如果网页链接无法抓取完整内容（如付费墙），报告阻塞并建议用户提供 PDF。
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- 不要编造论文中没有的数据或结论。信息不足时标注 `[信息不足]`。
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