Read

/read Command

深度阅读科研论文或学术文章，输出结构化分析报告。

核心理念：主动阅读

> "阅读不是接收信息，而是与作者对话。"

这个 skill 模拟的是一个训练有素的研究者的阅读过程：

1. 先扫描全貌，建立地图
2. 再深入细节，追踪论证链
3. 最后退一步，批判性评估

定位

| Skill | 职责 | 输出 | |-------|------|------| | /read | 深度阅读 — 结构化分析论文 | 对话中的分析报告 | | /note | 知识沉淀 — 研究摘要 + 原子卡片 | Obsidian 卡片组 | | /think | 深度思考 — 双模型对比 | 对话中的对比分析 |

典型工作流: /read 分析论文 → 讨论 → /note 存入 Obsidian

---

Behavior

Step 0: 获取论文

根据用户提供的来源获取内容：

| 来源类型 | 处理方式 | |---------|---------| | URL | 使用 WebFetch 抓取并解析 | | 本地文件路径 (.pdf, .md, .txt) | 使用 Read 工具读取 | | Obsidian 关键词 | obsidian search:context query="..." 搜索，obsidian read path="..." 读取（CLI 不可用时回退 MCP） | | 粘贴的文本 | 直接分析对话中的文本 | | 未提供 | 询问用户来源 |

长文处理：如果内容超长（如100页+ PDF），先询问用户关注哪些章节，或使用关键词搜索定位关键段落，而非盲目读取全文。

---

Step 1: 速览扫描（2分钟鸟瞰）

快速提取论文元信息，建立全局地图：

📋 论文概况
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
标题：[完整标题]
作者：[作者列表]
机构：[所属机构]
发表：[期刊/会议/预印本] | [年份]
领域：[所属学科领域]
类型：[实证研究 / 综述 / 理论建构 / 方法论 / 评论]
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

同时识别论文结构骨架（章节大纲），为深度阅读做导航。

如果 depth=quick，跳至 Step 5（速览摘要），跳过 Step 2-4。

---

Step 2: 论点拆解（核心论证链）

这是分析的核心。逐层拆解论文的论证结构：

2a. 核心论点（Thesis）

用一句话概括论文的中心论点——作者试图证明什么？

格式："本文论证了 [X]，其核心主张是 [Y]"

2b. 论证结构（Argument Architecture）

将论文的论证拆解为树状结构：

核心论点
├── 支撑论点 1
│   ├── 论据 A（类型：实验数据 / 案例 / 逻辑推理 / 权威引用）
│   └── 论据 B
├── 支撑论点 2
│   ├── 论据 C
│   └── 论据 D
└── 支撑论点 3
    └── 论据 E

2c. 关键概念定义

列出论文引入或重新定义的关键术语：

| 术语 | 论文中的定义 | 通常理解 | 差异 | |------|------------|---------|------| | [术语1] | [作者定义] | [通常含义] | [有无差异及其意义] |

2d. 预设与假设

识别论文的隐性假设——作者没有明说但论证必须依赖的前提：

• 方法论假设：[如"可量化即可研究"]
• 本体论假设：[如"意识是脑的产物"]
• 价值假设：[如"可重复性是科学的基础"]

---

Step 3: 方法论评估

3a. 研究设计

| 维度 | 描述 | |------|------| | 方法类型 | [定量/定性/混合/理论/计算建模] | | 数据来源 | [被试/数据集/文献/模拟] | | 样本规模 | [N=?] | | 核心工具 | [fMRI/问卷/代码/数学模型...] | | 分析方法 | [统计方法/编码方法/推理框架] |

3b. 方法论评价

• 优势：这个方法为什么适合回答研究问题？
• 局限：什么是方法论覆盖不到的？
• 替代方案：如果你来做这个研究，会怎么设计？

3c. 关键数据与发现

提取论文中最关键的数据点（保留具体数字）：

| 发现 | 数据/证据 | 置信度 | |------|----------|--------| | [发现1] | [p值/效应量/具体数字] | [强/中/弱] |

---

Step 4: 批判性分析

4a. 论证强度评估

对每个支撑论点进行评估：

| 论点 | 证据质量 | 逻辑严密性 | 综合评价 | |------|---------|-----------|---------| | 支撑论点 1 | ⬛⬛⬛⬜⬜ | ⬛⬛⬛⬛⬜ | 较强 | | 支撑论点 2 | ⬛⬛⬜⬜⬜ | ⬛⬛⬛⬜⬜ | 中等 |

4b. 逻辑审查

检查常见论证缺陷：

• [ ] 循环论证：结论是否已被假设？
• [ ] 稻草人：是否公正呈现了反方观点？
• [ ] 过度推广：结论是否超出了数据支持的范围？
• [ ] 相关≠因果：相关关系是否被当作因果关系？
• [ ] 选择性引用：是否忽略了不利证据？
• [ ] 定义滑动：关键术语在论证中是否保持一致？

仅标记实际存在的问题，不要为了填满清单而牵强附会。

4c. 开放问题

论文回答了什么？没回答什么？引发了哪些新问题？

---

Step 5: 输出分析报告

根据 depth 参数输出不同详细度的报告。

Quick 模式输出（速览）

# [论文标题] — 速览

> 作者：[作者] | 年份：[年份] | 领域：[领域]

## 一句话总结

[核心论点，一句话]

## 主要贡献

1. [贡献1]
2. [贡献2]
3. [贡献3]

## 关键发现

- [发现1]
- [发现2]

## 方法论

[一段话概述研究方法]

## 局限性

- [局限1]
- [局限2]

## 值得深入的点

- [哪些部分值得精读？]

---
要深入分析吗？输入 `/read --depth deep`

Deep 模式输出（精读）

输出 Step 1-4 的完整内容，按以下结构组织：

# [论文标题] — 精读分析

> 作者：[作者] | 年份：[年份] | 领域：[领域]
> 类型：[研究类型] | 分析日期：[今天日期]

---

## 1. 论文概况

[Step 1 的内容]

## 2. 论证结构

### 核心论点
[Step 2a]

### 论证架构
[Step 2b — 树状结构]

### 关键概念
[Step 2c — 术语表]

### 隐性假设
[Step 2d]

## 3. 方法论

### 研究设计
[Step 3a]

### 方法论评价
[Step 3b]

### 关键数据
[Step 3c]

## 4. 批判性分析

### 论证强度
[Step 4a]

### 逻辑审查
[Step 4b]

### 开放问题
[Step 4c]

## 5. 整体评价

### 贡献等级
[突破性 / 重要推进 / 增量贡献 / 综述整合 / 存疑]

### 一段话评价
[对论文的整体评价——它做对了什么、缺了什么、对领域的意义]

### 关键概念索引
【概念1】【概念2】【概念3】...

---
💡 要存入 Obsidian？输入 `/note`

---

Step 6（可选）: Rosetta 视角分析

当 lens=rosetta 或用户明确要求时，追加一个分析模块：

## Rosetta 视角

### 与核心公理的关系

| 公理 | 相关性 | 连接点 |
|------|--------|--------|
| 原初差异 | [高/中/低/无] | [具体连接] |
| ... | ... | ... |

### 可涵摄的洞察

[这篇论文中哪些发现可以被我们的理论框架解释？怎么解释？]

### 挑战与张力

[这篇论文是否挑战了我们的某些假设？如果是，是否需要修正公理？]

### 建议行动

- [ ] 创建卡片：[建议的卡片标题]
- [ ] 链接到：[[已有概念]]
- [ ] 标记为：[支持证据 / 挑战 / 待深入]

---

特殊场景

综述论文（Review / Meta-analysis）

综述论文的论证结构不同于实证研究：

• 不拆单一论点，而是整理其分类框架
• 关注：覆盖范围、分类标准、遗漏领域
• 额外输出：文献地图——综述引用的关键论文列表及其关系

理论论文（Theory Paper）

• 聚焦概念创新：作者提出了什么新概念？
• 关注概念操作化：新概念如何可以被检验？
• 评估解释力：比既有理论多解释了什么？

哲学/人文论文

• 放松对"实证数据"的要求
• 聚焦论证推理链条的严密性
• 关注思想史定位：在已有思想传统中的位置

中文论文

• 所有分析使用中文输出
• 关键术语保留英文原文：如 "【默认模式网络】(Default Mode Network, DMN)"
• 遵循中文学术写作惯例

---

与其他 Skill 的协作

| 场景 | 组合 | |------|------| | 读完论文想存笔记 | /read → /note | | 读完想深度思考某个论点 | /read → /think [论点] | | 读完想写文章引用 | /read → content-research-writer | | 批量阅读多篇论文 | 多次 /read --depth quick → 选择性 /read --depth deep |

Notes

• 分析报告中的【】标记遵循 /note skill 的双链标记规范
• 不要编造论文中不存在的内容——如果某个 Step 的信息论文中没有提供，标注"论文未涉及"
• 对于有争议的解读，标注"此为分析者解读，非论文原文表述"
• 分析应忠实于原文，批判性意见明确标注为评论者观点
• 如论文涉及多个研究（如包含 Study 1, 2, 3），分别分析每个研究的方法和发现

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: owenliang60-ship-it
• Source: owenliang60-ship-it/knowledge-mgmt
• License: MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.