深读一篇论文，沉淀一页学术 Wiki。

你是否经常遇到这种情况：准备精读一篇重要论文时，最累的往往不是“看”，而是把已经理解的内容整理成以后还能真正使用的笔记？ 时间通常消耗在这些环节：

• 在 PDF、Zotero、网页和笔记软件之间来回切换
• 手动整理元数据、摘要、图表和方法主线
• 明明已经读懂了一部分，却还要花很长时间把理解写成结构化笔记
• 最后留下的仍然只是一篇“看起来完整，但以后未必还想回看”的笔记

DeepPaperNote 想解决的，就是这一层重复、机械、但又非常耗时的工作。它会接管材料收集、结构整理、图表定位和笔记成形这些环节，让你把精力留给论文真正值得思考的部分。

换句话说，你可以把 DeepPaperNote 看作 LLM 学术 Wiki 的单篇论文入口：它每次把一篇论文读深，将研究问题、方法、证据、结果和图表沉淀为一页可供人阅读、也可被 Agent 继续使用的学术知识页面。Obsidian 负责承载、链接和长期积累这些页面，DeepPaperNote 则负责把论文可靠地送进去。

DeepPaperNote 是一个专注于一次精读一篇论文的 Agent Skill。同一套核心 skill 可以运行在 Claude Code 和 Codex 上，它更关心那些真正区分“深度笔记”和“摘要改写”的问题：

• 论文到底在解决什么问题？
• 方法、系统或分析机制究竟是怎样工作的？
• 关键公式、实验结论和图表语境是否被保留下来？
• 最终结果能否沉淀成一篇适合长期积累的 Obsidian 笔记，而不是一次性摘要？

[!tip] 如果你已经有自己的 Obsidian 或 Zotero 工作流，DeepPaperNote 会把最耗时、也最容易出错的取证、整理和成稿环节自动化。

📰 最新动态

• [v2.3.0] 🌐 新增完整英文笔记支持，从章节结构、图表标注到校验与 Formal Save，全流程保持英文一致。版本说明
• [2026-07-16] 🧩 新增可选 companion skill paper-glossary，用于构建可复用的 Obsidian 术语笔记。
• [2026-07-16] 🔌 DeepPaperNote 现在以支持多个 Agent 的插件形式分发，并支持从仓库中选择多个 skill。PR #12

这里只保留最近三条用户可感知的重要动态。完整历史请查看 CHANGELOG 与 GitHub Releases。

🚀 快速开始

1. 安装插件

Claude Code —— 通过插件市场安装：

claude plugin marketplace add 917Dhj/DeepPaperNote

claude plugin install deeppapernote@deeppapernote

任意 Agent —— 通过 skills CLI 安装：

npx skills add 917Dhj/DeepPaperNote

两条路径安装的是同一组 skill。插件路径会一并装上 deeppapernote 与 paper-glossary；skills CLI 安装程序则让你选择需要安装的 skill，以及要安装到哪些 Agent。大多数用户可以先选择 deeppapernote；只有需要可复用术语笔记时，再选择 paper-glossary。

2. 安装核心 PDF 依赖

python3 -m pip install PyMuPDF

如果你使用 uv，请将 PyMuPDF 安装到 DeepPaperNote 实际使用的同一 Python 环境中：

uv pip install PyMuPDF

DeepPaperNote 需要 Python 3.10 或更高版本。核心 PDF 抽取路径依赖 PyMuPDF。

3. 把论文交给 Agent

论文标题、DOI、URL、本地 PDF 都可以直接作为输入；也支持 arXiv ID，在具备兼容集成时还支持 Zotero 条目。

给这篇论文生成深度笔记：<论文标题、DOI、URL、arXiv ID 或本地 PDF>
把这篇论文整理成 Obsidian 笔记：<论文>

🔌 从浏览器收藏论文

浏览论文时，可以使用 DeepPaperNote Connector 将 PDF 直接收藏到你的 Obsidian 论文库。准备精读时，再把已收藏的 PDF 交给 DeepPaperNote，在同一论文目录中生成深度笔记，让原文与理解一起积累。不同版本的 PDF 可以拥有各自对应的笔记，已有笔记仍受保护。

Connector 是可选的浏览器扩展，目前支持 macOS 上的 Chrome，需要配合本地保存组件使用。你也可以继续直接向 DeepPaperNote 提供标题、DOI、URL 或本地 PDF。

了解 Connector 与安装方法 →

🎯 为什么选择 DeepPaperNote？

你可能正遇到……	DeepPaperNote 会帮你……
📄 论文读完了，但笔记还是一堆散乱片段	把研究问题、方法链路、核心实验和局限重新组织成一篇真正能够再次读懂的笔记
🧠 不想再收藏一篇“看起来很完整”的 AI 摘要	保留真正重要的公式、数字、图表语境和证据边界，让笔记承载真实理解
🗂️ 论文越读越多，却始终没有形成自己的学术 Wiki	把每篇论文沉淀为可搜索、可链接、可长期复用的 Obsidian 知识页面，让你的学术 Wiki 逐篇生长
📚 Zotero 里已经有论文，不想重新下载和匹配	在可用时优先复用本地条目和附件，减少重复工作与论文错配

🧩 Skills

DeepPaperNote 仍然是唯一主产品。仓库同时提供一个可选 companion skill；它只使用 DeepPaperNote 已保存的论文材料，不会接管或重新运行论文精读流程。

Skill	定位	什么时候使用
deeppapernote	核心产品 · 推荐安装	精读单篇论文，生成包含图表、关键结果与局限的结构化、证据充分的 Obsidian 笔记
paper-glossary	可选 companion	从已有论文材料中筛选术语，创建可复用的 Obsidian 术语笔记，并按需链接回论文笔记

你不需要一次安装所有 skill。安装时选择适合自己工作流的部分即可。

✅ 质量承诺

• 最终结果应该是一篇单篇论文深度笔记，而不是摘要改写。
• 重要的方法、实验结果、图表和局限应该得到解释，而不只是被罗列出来。
• 如果现有来源不足以支撑真正的深度精读，流程应该停止并要求更好的材料，而不是假装笔记已经完成。

规范执行契约以 skills/deeppapernote/SKILL.md 为准。

🗂️ 首次使用设置

第一次把论文交给 Agent 时，DeepPaperNote 会引导你选择：

• 默认使用英文还是简体中文生成笔记
• 默认保存到当前 workspace 还是 Obsidian Vault

确认后，这些偏好会保存在当前设备上，并自动用于后续论文。你仍然可以为某一次任务临时指定不同的语言或保存位置，而不改变默认偏好。

DeepPaperNote 不会静默覆盖已有笔记，也不会在保存受阻时擅自切换保存位置。

环境变量与 CLI 等高级配置请查看用户配置说明。

🔧 可选增强

处理普通数字版 PDF 时，下面这些能力都不是必需项。

可选增强	能解决什么问题
Zotero 集成	联网搜索前优先复用本地论文条目与 PDF 附件
Semantic Scholar API	改善部分难以识别论文的元数据获取
OCR 工具	从扫描版或文本质量较差的 PDF 中恢复页面文字

Zotero Local API

内置的只读 Zotero Local API 集成提供三种解析模式：

• auto（默认）：优先使用唯一的本地条目，同时保留联网回退
• off：跳过 Zotero 查询
• required：只有 Zotero 唯一解析出目标论文时才继续

本地匹配存在歧义时，流程会明确失败，而不是任意选择条目。Agent runtime 或 MCP 提供的兼容集成仍可作为可选替代路线。

实际需要其中某项能力时，可以让 Agent 检查当前环境，并针对这台机器引导配置。

🧭 致谢与灵感

DeepPaperNote 在工作流设计上受到了一些认真对待论文阅读、证据提取与笔记生成的项目启发，尤其是：

• heleninsights-dot/phd-deepread-workflow
• juliye2025/evil-read-arxiv

🤝 贡献说明

请将 Pull Request 提交到 develop，而不是 main。可能影响最终笔记质量的改动，应使用 evals/regression-workflow-zh.md 与 evals/note-quality-rubric.md 进行评估。

Star History

感谢你阅读、使用和支持 DeepPaperNote。愿你的每一次论文精读，都更清晰、更从容，也更有收获。

MIT License © 917Dhj