論文の要約(数値はページ・節つきで引用)

Academic paper summary with page and section cited numbers

論文のPDFや抽出テキストをページ・節に分け、数値を含む文や「課題・手法・データ・結果・限界」の候補文をページ/節つきで一覧にして、決まったテンプレートで根拠のある要約を作ります。

ClaudeHermes AgentCodexCursorMIT(改変・再配布・商用利用可)Python

できること

論文を「それっぽく」まとめるのではなく、数値や主張がどのページのどの節に書いてあるかを示しながら要約します。

  • PDF(pdftotext を利用)またはテキストを読み込み、ページ区切りと見出し(番号つき・Abstract/Introduction/Methods/Results などの見出し)を検出
  • 各文に (p.5, §4.2 Results) のような参照ラベルを付けて一覧化
  • 数値を含む文(%、±、p値、件数、K/M など)を表にまとめ、表の行のような崩れたテキストや参考文献は既定で除外
  • 「課題」「貢献」「手法」「データ」「結果」「限界」の候補文をキーワードで抽出し、該当する節を優先して表示
  • 表・図のキャプションをページつきで一覧化
  • 要約テンプレート(課題/手法/データ/結果/限界/今後の確認事項)つき

使い方

python scripts/paper_sections.py paper.pdf --outline
python scripts/paper_sections.py paper.pdf --out grounding
python scripts/paper_sections.py paper.pdf --section 4.2

エージェントは grounding.md と各節の本文を読み、テンプレートを埋めます。要約中の数値はすべて原文の引用とページ・節で示します。

必要な環境

  • Python 3(標準ライブラリのみ)
  • PDF を直接読むときは pdftotext(poppler)。無い場合はテキストに変換したファイルを渡してください(無いときは明確なメッセージで止まります)

注意点

  • 見出しや文の区切りは自動判定のため、2段組の PDF などではずれることがあります。--outline で確認してください。
  • 表の数値はテキスト抽出で崩れやすいため、元の PDF で確認して表番号とページで引用する手順にしています。
  • スキャン画像だけの PDF は先に OCR が必要です。
English description

Split a paper's text into pages and sections, list numeric and cue sentences with page/section refs, and fill a fixed problem/method/data/results/limitations template.

What it does

Summarises a paper so that every number and claim points to the page and section it came from.

  • Reads a PDF (via pdftotext) or extracted text and detects page breaks and headings (numbered headings and names such as Abstract, Introduction, Methods, Results)
  • Labels every sentence with a reference like (p.5, §4.2 Results)
  • Tabulates sentences that contain numbers (%, plus-minus, p-values, counts, K/M units), skipping table-like garbage and the reference list by default
  • Picks candidate sentences for problem, contribution, method, data, results and limitations by keyword, preferring the matching sections
  • Lists table and figure captions with pages
  • Ships a summary template: problem, method, data, results, limitations, follow-ups

How to use

python scripts/paper_sections.py paper.pdf --outline
python scripts/paper_sections.py paper.pdf --out grounding
python scripts/paper_sections.py paper.pdf --section 4.2

The agent reads grounding.md and the key sections, then fills the template, quoting every number with its page and section.

Requirements

  • Python 3 (standard library only)
  • pdftotext (poppler) to read PDFs directly; otherwise pass extracted text (the script stops with a clear message if it is missing)

Caveats

  • Heading and sentence detection is heuristic and can slip on two-column layouts; check with --outline.
  • Table cells are often scrambled by text extraction, so the procedure takes table numbers from the original PDF and cites the table and page.
  • Scanned PDFs need OCR first.

インストール方法

  1. ダウンロードしたZIPを展開します(中に paper-reading-summary/ フォルダと SKILL.md があります)。
  2. フォルダごと、使うエージェントのスキル置き場にコピーします。
    • Claude:~/.claude/skills/(プロジェクト単位なら .claude/skills/)
    • Hermes Agent:~/.hermes/skills/
    • Codex:~/.agents/skills//Cursor:~/.cursor/skills/
    • Claude アプリ(claude.ai):「カスタマイズ → スキル」からZIPをアップロード
  3. エージェントを再起動し、スキル一覧に表示されることを確認します。

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出品者

AI Skill Market 公式

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