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。
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
- 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)。 - 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
- Claude:
- 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。
出品者
出品スキル 44 件