智能文献分析与 PDF 标注工具。根据用户研究背景和阅读目的，提供个性化分析、智能图表提取、原句摘录、6色PDF高亮及Markdown笔记。
- 个性化分析: 基于用户研究档案定制分析视角
- 智能图表提取: 根据阅读目的自动筛选重要图表
- 6色PDF标注: 结论/方法/相关/存疑/引用/背景 分类高亮
- Markdown笔记: 自动生成结构化阅读笔记
- APA引用: 自动生成标准格式引用
pip install pymupdf验证安装：
python scripts/setup_check.py# 快速扫描模式 (提取1-2个关键图表)
python scripts/extract_content.py paper.pdf --purpose quick_scan
# 深度阅读模式 (提取所有重要图表)
python scripts/extract_content.py paper.pdf --purpose deep_dive
# 方法学习模式 (聚焦方法论图表)
python scripts/extract_content.py paper.pdf --purpose method_focus
# 初学者入门模式 (解释学术概念)
python scripts/extract_content.py paper.pdf --purpose beginner输出目录：会在 paper.pdf 同目录下创建同名文件夹 paper/，并将 figures/ 写入其中。
python scripts/annotate_pdf.py input.pdf annotations.json output.pdf
# 关闭术语注释
python scripts/annotate_pdf.py input.pdf annotations.json output.pdf --no-terms标注 JSON 格式：
[
{"text": "核心结论文本", "page": 1, "type": "conclusion"},
{"text": "方法描述", "page": 3, "type": "method"}
]| 目的 | 说明 | 图表数量 |
|---|---|---|
quick_scan |
快速评估价值 | 1-2个 |
deep_dive |
详尽记录 | 最多5个 |
method_focus |
钻研方法细节 | 最多4个 |
review_prep |
综述准备 | 最多10个 |
brainstorm |
寻找创新点 | 最多3个 |
beginner |
初学者入门 | 最多3个 |
| 类型 | 颜色 | 用途 |
|---|---|---|
conclusion |
黄色 | 核心结论 |
method |
绿色 | 方法论/数据 |
relevant |
蓝色 | 与研究相关 |
question |
红色 | 存疑/局限 |
quote |
紫色 | 可引用原文 |
background |
橙色 | 背景知识 |
term |
浅蓝 | 学术术语注释 |
paper-lens/
├── SKILL.md # 技能定义文件
├── scripts/
│ ├── extract_content.py # 统一内容提取
│ ├── extract_figures.py # 智能图表提取
│ ├── annotate_pdf.py # PDF 标注
│ └── setup_check.py # 环境检查
├── references/
│ ├── annotation-rules.md # 标注规则详解
│ └── dependencies.md # 依赖说明
├── assets/
│ └── note-full.md # 笔记模板
└── prompts/
├── profile-questions.md # 研究档案问题
└── purpose-options.md # 阅读目的选项
将此仓库克隆到 ~/.config/opencode/skills/ 目录：
cd ~/.config/opencode/skills/
git clone https://github.com/psyhetao/paper-lens.git然后在 OpenCode 中使用指令：
分析文献 [路径]- 启动完整分析流程更新研究档案- 重新设置研究背景检查环境- 验证依赖安装
| 包名 | 用途 |
|---|---|
| pymupdf | PDF 标注和高亮 |
| pdfplumber | 文本提取 (备用) |
| pypdfium2 | 快速文本提取和渲染 |
| Pillow | 图像处理 |
MIT