Paper Research Assistant - 科研论文研读与复现助手

核心工作流

1. 论文接收与解析

• 接收用户提供的论文 PDF 文件路径或 arXiv/期刊链接
• 使用 scripts/parse_paper.py 提取论文元数据（标题、作者、摘要、关键词）
• 识别论文类型：理论研究/实验研究/综述/方法论文

2. 深度研读与报告生成

• 提取核心贡献（通常位于 Introduction 最后一段或 Conclusion）
• 识别方法论框架（模型架构、算法流程、关键公式）
• 整理实验配置（数据集、基线方法、评估指标、超参数）
• 生成结构化研读报告（使用 references/report_template.md）

3. 资源收集

• 搜索官方代码仓库（GitHub、GitLab、项目主页）
• 查找配套数据集（HuggingFace、Kaggle、论文中提到的数据源）
• 验证资源可用性与许可证