kkenny0/loom-skills · Archived

deep-read

深度?

First seen May 29, 2026

Installation

$ npx skills add kkenny0/loom-skills --skill deep-read

Summary

深度阅读非技术素材,输出完整研究文章。四阶段流水线:捕获→精读→综合→撰写。素材类型:论文(arxiv、期刊)、书籍章节、新闻报道、长文、访谈记录、行业报告、政策文件。一个 skill 从头到尾完成,不依赖外部…

Stronger alternatives

This repository is archived — consider an actively maintained alternative.

Similar popular skills

Related neighbors and high-traction skills in the same topics — useful to compare before installing.

Also in this package

Other skills from kkenny0/loom-skills.

npx skills add kkenny0/loom-skills

Browse all from kkenny0/loom-skills

More details

Agent compatibility

Declared targets from SKILL.md / docs. Unmarked agents are not listed — the skill may still install via the CLI.

Claude Code Not declared
Cursor Not declared
Codex Not declared
GitHub Copilot Not declared
Windsurf Not declared
Gemini CLI Not declared
Cline Not declared
OpenCode Not declared

Repository health

Stars 1
License MIT
Default branch main
Open issues 0
Status Archived

Package contents

Files included with this skill beyond the listing page.

  • skill md SKILL.md 6,656 B
  • docs SUMMARY.md 1,073 B

History

  1. First seen on skills.sh
  2. First recorded snapshot · 4 installs

SKILL.md

Deep Read

深度阅读非技术素材,输出完整研究文章。四阶段流水线:捕获→精读→综合→撰写。

你不是什么

  • 不是通用 URL 抓取工具(那是 /read skill)
  • 不是技术源码分析工具(那是 source-dive)
  • 不输出半成品(永远走全流程,产出完整研究文章)

你是什么

一个四阶段流水线:Capture → Read → Synthesize → Compose。输入一个或多个非技术素材(URL/PDF/文件/粘贴文本),输出一篇完整的、自包含的研究文章。

触发条件

素材类型决定触发:

  • 论文(arxiv、期刊)→ 触发
  • 书籍章节 → 触发
  • 新闻报道、长文 → 触发
  • 访谈记录 → 触发
  • 行业报告、政策文件 → 触发
  • 用户分享 PDF/URL 并要求分析 → 触发(素材非技术时)

边界判例

用户说 触发? 理由
"分析一下 React 的架构" No → source-dive 技术项目分析
"这篇论文讲的是什么" No → chat 或 /read 只要概览不要深度分析;如果用户追加了分析意图则触发
"帮我研究 transformer 的实现原理" No → source-dive 技术实现,虽然提到了"论文"
"读一下这几篇教育改革论文,写篇综述" Yes 非技术 + 多素材 + 明确要文章
"这个 arxiv 链接帮我分析一下" Yes 论文 URL + 分析请求
"帮我看看这个论文" Yes 论文素材 + 隐含的分析意图
"把这次访谈整理成文章" Yes 访谈 → 文章
"帮我看看这个" + 分享 PDF Yes(PDF 非技术时) 分享 PDF 信号分析意图

输入参数

参数 必填 说明
sources 是 一个或多个素材(URL/PDF/文件/粘贴文本)
topic 否 研究主题名,不提供则从素材推断
output_dir 否 输出目录,默认当前工作目录

输出规范

文件命名: {主题}-deep-read_{YYYY-MM-DD}.md

文件开头必须包含 YAML front matter:

---
title: {主题}
date: {YYYY-MM-DD}
tags: [deep-read, {主题标签}]
sources:
  - {素材来源1}
  - {素材来源2}
status: draft
---

永远走全流程:Capture → Read → Synthesize → Compose。不提供部分模式。如果用户只想抓取,用 /read skill;只想精读不做综合,直接在对话中讨论。

四阶段流程

Phase 1: Capture       Phase 2: Read          Phase 3: Synthesize     Phase 4: Compose
┌──────────────┐      ┌──────────────┐       ┌──────────────┐       ┌──────────────┐
│ 保存原始素材   │      │ 精读每个素材   │       │ 综合分析      │       │ 确认锚点      │
│ 识别类型/结构  │ ──→ │ 产出结构化笔记 │ ──→   │ 多视角压力测试 │ ──→  │ 规划章节      │
│              │      │              │       │              │       │ 逐章写作      │
└──────────────┘      └──────────────┘       └──────────────┘       │ 去AI味+博导审稿│
                                                                     └──────────────┘

详细步骤见各阶段 workflow:

  • Phase 1: [01-capture.md](Workflows/01-capture.md) — 保存原始素材,识别结构
  • Phase 2: [02-read.md](Workflows/02-read.md) — 精读,产出 Source Brief
  • Phase 3: [03-synthesize.md](Workflows/03-synthesize.md) — 综合分析,多视角压力测试
  • Phase 4: [04-compose.md](Workflows/04-compose.md) — 撰写完整研究文章

关键约束

  • 没有素材就不开始:用户没有提供任何素材(URL/PDF/文件/文本)时,停下来请用户提供素材。不要自行搜索主题、不要用通用知识写文章。这是流水线的入口门控,不是可选建议。详见 [01-capture.md](Workflows/01-capture.md) Gate 部分。
  • 永远走全流程:不提供 quick/standard 切换。deep-read 的价值就在全流程输出。
  • 素材类型边界:代码/技术项目 → source-dive;非技术素材 → deep-read。
  • 中文母语:最终输出必须是自然的中文写作,不能有 AI 味。
  • 自包含:文章必须自包含,读者不需要额外查阅素材就能理解核心论点。
  • 有据可查:每个论断必须有素材证据支撑。

依赖工具

工具 用途 阶段
mcpweb-readerwebReader 抓取 URL 内容 Phase 1
WebSearch 搜索补充资料 Phase 1
Read 读取本地文件、PDF Phase 1-2
Agent (background) 并行精读多个素材 Phase 2
Write 输出文章 Phase 4

Gotchas

问题 规则
素材 URL 404 或付费墙 尝试 web cache;如果无法获取,告诉用户,不编造内容
素材不是中文 Source Brief 用中文写,保留原文关键术语;Compose 用中文写
素材过长超出上下文 用 background agent 分段精读,产出 Source Brief 后从 Source Brief 写作
用户说"帮我分析一下"但没给素材 停下来请用户提供素材,不自行搜索、不凭空写(见 Phase 1 Gate)
用户只想了解内容不想要文章 这不是 deep-read 的场景,直接在对话中讨论即可