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$ agentstack add skill-gy910210-hermes-research-skills-paper-reader-zh ✓ scanned · ✓ verified — works with Claude Code, Cursor, and more.
Security review
✓ PassedNo issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →
- ✓ Prompt-injection patterns
- ✓ Secret / credential exfiltration
- ✓ Dangerous shell & filesystem operations
- ✓ Untrusted network calls
- ✓ Known-malicious package signatures
What it can access
- ✓ Network access No
- ✓ Filesystem access No
- ✓ Shell / process execution No
- ✓ Environment & secrets No
- ✓ Dynamic code execution No
From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.
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Hermes 适配说明
- 本 skill 现面向 Hermes 使用,优先依赖 Hermes 原生工具:
search_files、read_file、write_file、patch、session_search、delegate_task、cronjob、browser、web/search、vision。 - 若正文提到
references/...或scripts/...,优先读取当前 skill 目录下对应文件,不再依赖 Claude 专属目录结构。 - 原始 Claude
agents/openai.yaml不作为执行前提;需要并行研究、分工精读或角色评审时,改用 Hermes 的delegate_task。 - 保留原有研究方法论与产物契约,但执行层统一按 Hermes 工具体系落地。
Paper Reader(中文)
输入
sources[]: 论文、官方博客、benchmark 页面、dataset page、PDFdepth:"concise"|"full"(默认concise)
输出
paper_notes- 字段契约见
../research-orchestrator-zh/references/artifact-contracts.md
步骤
- 明确来源类型:论文、官方博客、benchmark 页面、dataset page 或其他。
- 记录
publication_time、venue_or_source、institution_or_company;无法确认时标明未披露。 - 抽取问题设定、任务类型、方法/系统结构、关键数据集与 benchmark。
- 只记录来源明确写出的结论与结果,整理为
explicit_claims[]与results[]。 - 对论文记录训练设置、评测协议、消融与失败案例;对官方页面记录产品能力边界与未披露项。
- 补充
reusable_for_sections[],说明这些内容最适合回写到哪些综述章节。 - 如果论文明显属于“方法/训练样本流密集型”论文,额外抽取:
raw_data_objectstoken_objectsstagewise_trainingpublic_prompt_or_template_evidencedisclosed_vs_undisclosed_ratios
守护
- 明确区分“来源显式陈述”和“阅读者推断”。
- 引用要带页码、章节、段落或 URL 线索。
- 对 benchmark、release 状态、数据规模、是否开源等硬事实,优先保守。
- 对 prompt/template、样本比例、过滤阈值、sampling 规则尤其保守;没看到正文/附录原文就不要写满。
Hermes 强执行协议
调用这个 skill 时要真正完成“精读记录”:
- 先判断来源类型:本地 PDF、本地 Markdown、网页、官方博客、benchmark 页面、dataset page。
- 本地文件优先:
- Markdown / txt 用
read_file - PDF 优先走 OCR/文档提取相关能力,再进入精读
- 网页优先使用
web/search+ 抽取;页面结构复杂时再用browser。 - 输出不能只是一段摘要,必须整理成结构化
paper_notes。 - 每条核心结论都尽量带出处线索:页码、章节名、表格号、URL、小节标题。
- 若用户给了多篇来源且内容较长,使用
delegate_task分篇精读,再在主线程合并结果。
推荐的 paper_notes 结构
建议至少包含:
source_typetitlepublication_timevenue_or_sourceinstitution_or_companyproblem_statementtask_typemethod_or_systemdatasets_and_benchmarksexplicit_claimsresultslimitations_or_undisclosed_itemsreusable_for_sections
若是方法/训练样本流密集型论文,再补:
raw_data_objectstoken_objectsstagewise_trainingpublic_prompt_or_template_evidencedisclosed_vs_undisclosed_ratios
停止条件
满足以下条件之一才算完成:
- 已为至少一个高价值来源生成可复用的
paper_notes - 已给出明确可引用的结论与出处线索
- 已明确指出哪些事实仍未披露或只能保守表述
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: gy910210
- Source: gy910210/hermes-research-skills
- License: MIT
Install and usage instructions live in the source repository linked above.
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Versions
- v0.1.0 Imported from the upstream source.