Paper Report

将学术论文 PDF 转化为结构化的中文阅读报告，保留论文原文中的关键图表。

依赖

运行前确保安装 PyMuPDF：

bash
{PYTHON} -m pip install PyMuPDF --quiet

Python 路径约定：本文档中 {PYTHON} 代表系统 Python3 解释器路径。

• - macOS（有 CommandLineTools）：/Library/Developer/CommandLineTools/usr/bin/python3
• 其他环境：python3

首次执行时确定可用路径，后续步骤统一使用。

工作流程

复制以下清单并在每一步完成后勾选：

Task Progress:

• - [ ] Step 1: 获取 PDF 文件
• [ ] Step 2: 将 PDF 每页转为图片
• [ ] Step 3: 逐页阅读理解，规划图表截取
• [ ] Step 4: 裁剪关键图表
• [ ] Step 5: 校验截图质量
• [ ] Step 6: 撰写中文报告并生成 HTML
• [ ] Step 7: 校验 HTML 文件结构、资源引用与展示效果

Step 1: 获取 PDF 文件

用户提供本地文件路径？ -> 直接使用该路径。

用户提供 arXiv 链接或 ID？ -> 用 curl 下载：

bash

从 arXiv ID 下载（如 2401.12345）

将 PDF 存储到工作目录 {workspace}/paper-report/paper.pdf。验证下载成功后继续。

Step 2: PDF 转图片

使用 scripts/pdftoimages.py 将每一页渲染为 PNG 图片：

bash
{PYTHON} scripts/pdftoimages.py {workspace}/paper-report/paper.pdf {workspace}/paper-report/pages

脚本以 2x 分辨率渲染，输出到 {workspace}/paper-report/pages/page1.png, page2.png, ...

注意：此步骤的目的是让大模型能以图片形式看到每一页的完整布局，包括公式、图表和排版。

Step 3: 逐页阅读理解 & 规划截图

使用 Read 工具逐页查看 {workspace}/paper-report/pages/page_N.png 图片。

每页阅读时，同时完成两个任务：

任务 A — 内容理解：

• - 提取该页的核心论点、方法描述、实验结果等关键信息
• 用中文在心中记录摘要，为最终报告准备素材

任务 B — 图表定位：

• - 识别页面中的所有 Figure、Table、重要公式或算法框
• 记录每个图表在 PDF 原始坐标系中的裁剪区域（Rect 坐标）

坐标确定方法：

• - PDF 页面原始尺寸通常约 595 x 842 pt（A4）
• 渲染图片为 2x，因此图片像素约 1190 x 1684
• 在图片中目测位置后，将像素坐标除以 2 得到 PDF 原始坐标
• 记录格式：(pageindex, x0, y0, x1, y1, label) 其中 pageindex 从 0 开始

输出：整理出一份截图计划列表，例如：

截图计划：

1. 1. Figure 1 - 系统架构图 → page 3, Rect(30, 38, 565, 290)
2. Figure 2 - 实验结果对比 → page 3, Rect(30, 295, 565, 485)
3. Table 1 - 性能指标 → page 5, Rect(30, 50, 565, 200)

Step 4: 裁剪关键图表

根据 Step 3 的截图计划，使用 scripts/crop_figures.py 进行批量裁剪：

bash
{PYTHON} scripts/crop_figures.py \
{workspace}/paper-report/paper.pdf \
{workspace}/paper-report/figures \
{cropspecjson}

其中 {cropspecjson} 是 JSON 格式的裁剪规格：

json
[
{page: 3, rect: [30, 38, 565, 290], name: fig1_architecture},
{page: 3, rect: [30, 295, 565, 485], name: fig2_results},
{page: 5, rect: [30, 50, 565, 200], name: table1_metrics}
]

脚本以 3x 分辨率裁剪以确保清晰度，输出到 {workspace}/paper-report/figures/ 目录。

Step 5: 校验截图质量

使用 Read 工具逐一查看 {workspace}/paper-report/figures/ 中的每张截图：

• - 图表内容是否完整，没有被截断？
• 是否包含了图表标题和标注？
• 是否有多余的文字区域混入？

如果某张截图有问题：调整对应的 Rect 坐标（扩大或缩小范围），然后重新裁剪该图。反复调整直到所有截图质量合格。

Step 6: 生成中文阅读报告（HTML）

使用以下模板结构，生成一个自包含的 HTML 文件。图片使用 base64 内嵌以确保可移植性。

报告结构：

1. 1. 论文基本信息（标题、作者、机构、发表信息）
2. 研究背景与动机
3. 核心方法 / 技术方案（配架构图）
4. 实验设计
5. 实验结果与分析（配结果图表）
6. 主要贡献与创新点
7. 局限性与未来方向
8. 个人点评与总结

图片内嵌方法：将裁剪好的图片转为 base64 嵌入 HTML：

python
import base64

def imgtobase64(path):
with open(path, rb) as f:
data = base64.b64encode(f.read()).decode()
ext = path.rsplit(., 1)[-1]
mime = {png: image/png, jpg: image/jpeg}.get(ext, image/png)
return fdata:{mime};base64,{data}

在 HTML 中使用：

HTML 模板参考：详见 report-template.html

关键写作要求：

• - 全文使用中文撰写，术语首次出现时附英文原文，如注意力机制（Attention Mechanism）
• 图表引用格式：如图 1 所示，... 或 表 1 汇总了...
• 保持学术严谨性，不添加原文未涉及的推测
• 每个章节应有实质内容，避免泛泛而谈

输出文件命名：最终 HTML 文件以论文标题命名，格式为 {论文简短标题}-阅读报告.html。从论文标题中提取核心关键词作为简短标题（去除特殊字符，空格替换为短横线），例如论文标题为 Attention Is All You Need 则文件名为 Attention-Is-All-You-Need-阅读报告.html。

将最终 HTML 文件保存到 {workspace}/paper-report/outputs/{论文简短标题}-阅读报告.html。

Step 7: 校验 HTML 文件结构、资源引用与展示效果

使用 Read 工具查看生成的 HTML 文件，逐项检查以下内容：

结构完整性：

• - HTML 基本结构是否完整（、、、 标签齐全）
• 所有章节标题（h2）是否按报告结构依次出现，没有遗漏
• 每个章节是否有实质内容，不存在空段落或占位符文本（如 {{...}}）

资源引用：

• - 所有 标签的 src 属性是否为有效的 base64 data URI（以 data:image/png;base64, 或 data:image/jpeg;base64, 开头）
• 不存在任何外部图片链接或本地文件路径引用（确保自包含可移植性）
• 每张图片的 alt 属性和

展示效果：

• - CSS 样式是否内嵌在