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Deeply analyzes a specific research paper: dissects experimental setups, extracts key numbers, evaluates claims against hypotheses. For arXiv IDs and analysis requests.
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读论文不是做学术，是猎取思想。把别人的发现拆解成自己能用的认知。
让一个不懂这个领域的聪明人读完笔记，能复述：
如果输出在任何一点上让外行卡住，就是失败。凝练只在 title 上追求；正文该展开就展开——目标不是短，是让人从不懂走到懂。
*bold*（单星号），禁止 **bold*** 开始，不跳级所有图表用纯 ASCII 字符。允许：+ - | / \ > < v ^ * = ~ . : # [ ] ( ) _ , ; ! ' " 和空格。禁止 Unicode 绘图符号。
输出结构依据 references/template.org。禁止参考 ~/Documents/notes/ 中已有论文文件的章节结构——旧文件可能使用过期模板。
date +%Y%m%dT%H%M%Sdate "+%Y-%m-%d %a %H:%M"{时间戳}--paper-{简短标题}__paper.org~/Documents/notes/#+title: {一句精练语句提炼论文核心思想或发现}
#+subtitle: {论文原始标题，通常英文}
#+date: [{YYYY-MM-DD Day HH:MM}]
#+filetags: :paper:
#+identifier: {YYYYMMDDTHHMMSS}
#+source: {URL 或来源描述}
#+authors: {作者列表}
#+venue: {发表场所/年份}
title 是这篇笔记的灵魂句——读者扫一眼就知道这篇论文带走什么。它不是文件名，不是方法名，是核心思想或发现的凝练表达。
不是"把一段话压成一句话"，是"用一刀把骨头取出来"。抽出 title 贴墙上，它本身就该像一句警句、一个篇名、一句能记住的话。
写作约束（按优先级）
中文母语凝练 — 像汪曾祺、王小波、阿城、李娟的标题：短、净、有刃。
~/.claude/PAI/USER/AI_WRITING_PATTERNS.md（必扫 Layer A）。零中英混杂 — title 不出现英文术语（RL / HR / Agent / Multi-agent / token 等都不行）。术语放正文展开，title 只放思想。例外：人名、产品名（GPT、Claude）。
6-15 字 — 短到能记住，长到能承得住一个发现。超过 15 字基本就是没炼到位——回去再砍。
动词为骨，名词具体 — 形容词能砍就砍（"重大的""根本的""惊人的"全删）。每个字都得干活。
自带张力，三种姿态任选其一：
不复述题目，不当方法名 —
正例对照（看转化方向）
| 论文核心思想 | ✗ 翻译腔 / 口语化 | ✓ 中文凝练 |
|---|---|---|
| 奖励信号把模型锁在已会轨迹里，擦掉题目就解锁 | 奖励信号会把模型锁死在已会的轨迹里，擦掉题目就解锁了 | 学会，反成枷锁 |
| 只用错样本做 RL，反思能力自己长出来 | 只用错样本做 RL，反思能力自己长出来 | 错处长出反省 |
| 模型在向量空间里思考比生成 token 更省更准 | 模型在向量里想，比一边想一边写更省、更准、更快 | 默想胜出口 |
| 多智能体缺的是组织协调而非个体智能 | Multi-agent 缺的不是聪明，是 HR——成功率 69 跳到 85 | 多智不如善织 |
| 老师与学生看待问题的角度不同导致教学失败 | 老师比学生高分还教不会，是因为他想问题的姿势跟学生不一样 | 高分难为师 |
| 写作时预测剩余长度让模型知道何时收尾 | 把"还要写多长"做成一个值函数，模型每写一个 token 就知道离收尾还有多远 | 知止方能落笔 |
注意正例的共性：
自检三问（写完默念）
任一答 No → 回去重写，不要凑合发布。
可识别性测试（必须过）
把 title 单独贴出来，给一个没读过这篇论文的人看，问：「这论文大概在讲什么？」——他不需要给出准确答案，但应该有方向感。
如果答得出方向 → title 通过。 如果完全猜不到（典型是高度凝练的古文式 title），必须用中文 subtitle 兜底，让它承担解释功能。英文 subtitle 只是论文原标题，不算兜底：
#+title: 字未出，止已现
#+subtitle: 把"还要写多远"做成一个 value 函数 — Length Value Model: ...
凝练和可识别性必须共存。只凝练 = 6 个月后自己也认不出是哪篇；只可识别 = 退化回 28 字啰嗦句。两个测试都过才发布。
与其他字段的关系
paper-{简短标题} 的「简短标题」是方法名 / 核心概念名（如 prerl、dsrl），用于文件检索；title 是思想骨句，用于内容入口——两者不同字段，互不替代。文件写入后报告路径。
四条核心原则，决定文章是"活人在说话"还是"机器在汇报"：
讲解论文时可以拿的工具，没有哪个是必须的：
确保拿到：标题、作者、摘要、核心方法、结果。
如果论文有一张承载全文核心思路的总览图（overview / architecture diagram，通常是 Figure 1），提取并保存到 ~/Documents/notes/images/，文件名 {identifier}--paper-{简短标题}-overview.png。
判断标准：这张图让人一看就抓住论文在做什么。不是所有论文都有——没有就跳过，不要硬找。
提取方法：
arxiv.org/html/...），找到图片 URL，WebFetch 下载不是描述问题，是让读者亲历那个问题。开场给一个具象示例——一个具体场景、一段输入输出、一张失败截图、一个用户故事——让读者在这个例子上看到困境。
不是「大模型在事实回答上存在幻觉问题」，是：「你问 GPT『2023 年图灵奖得主是谁？』它一本正经回答 Yann LeCun。再问一次，它说 Hinton。第三次又变了。」
三段叙事，用同一个例子贯穿：
如果论文没有明确的前作（开创性问题、新领域），跳过第二段，直接「亲历→新口」。
三段是节奏要求，不是格式要求——不要硬加 **亲历/**旧路/**新口 子标题。问题节用一段连续叙述更有钩力，子标题会把"流"切成"段"。子标题留给翻译节用（机制要分步揭开）。
反例：「本文提出了一种新的 XXX 框架」——这是学术摘要，不是问题。
「问题」已经把困境讲透了——这一节不要再重述问题。重心是"如何做到"：论文的方法、机制、关键 insight。
沿用同一个例子：继续在「问题」里那个具象示例上讲。读者刚刚在那个例子上看到旧路走不通、新口在哪里——你现在带他在同一个例子上一步步打开论文的方法。换例子 = 切语境，读者前面建的直觉就丢了。
唯一豁免：如果同一例子无法支撑机制细节（比如算法过程需要展开数据流），引入"子例子"作为延伸——但子例子必须和父例子在同一问题域里，让读者感觉是"放大镜下看局部"，而不是换地图。
开头立锚点：找到一个具象的中心隐喻或画面——锚点描述的是方法在那个例子上的样子。比如「在我们刚才那个图灵奖问题上，方法像一个分诊台：先把不确定的回答拦下来再说」。锚点和「问题」例子焊在一起。
一步步揭开，让读者解锁迷雾：每段往前推一步，每段都给读者一个新视角，"啊，原来如此"的小揭秘累积成对例子的深度理解。揭秘动词："这时候你看……""于是发生了……""那这一步怎么办呢——他们想到……"。前一段说的事打开后一段的口子。
需要覆盖（都在那个例子上）：
子标题按内容需要组织，不必固定。
翻译节必有清单（防止"凝练"把肉削了）：
挑出论文中最关键的 3 个概念（方法名、架构组件、数学对象、新定义……），逐个拆解。
3 个是 floor 不是 ceiling——砍到 2 个通常意味着漏掉了一个隐藏在方法里的关键设计选择（比如 LenVM 的 constant -1 reward——它不是"组件"，是让整套机制 work 的设计 trick，必须单独成节讲）。如果论文真的只有 2 个独立关键概念（罕见），明确说明，不硬凑。
每个概念都在「问题」那个例子上落地——不是孤立讲一个术语，是回到那个例子，让概念在那个语境里浮出水面。读者每解锁一个概念，对那个例子的理解就深一层，迷雾就散一片。
每个概念：
选概念的标准：读者如果不懂这个，后面的洞见和审稿就跟不上。已经在「翻译」里讲透的不重复选。
整篇论文最值钱的往往就一个点——作者真正找到的那颗新结晶。
用一句话把它说出来。这句话应该让读者觉得「这个想法我可以带走」，而不是「哦，论文说了这么个事」。
检验标准：把这句话单独抽出来，脱离论文上下文，它还有没有力量？如果只是在复述论文结论，那不是洞见。洞见是你读完之后自己看到的那个东西——论文里未必直说，但逻辑指向它。
说不出来就重读第三步。如果论文确实没有思想火花，直说「这篇论文是工程改进，没有认知层面的新发现」。不要硬挤。
换身份：这个方向上带了二十年研究生的博导。学生拿着论文来找你，你判断这东西值不值得认真对待。
用白话说，像在办公室跟学生聊：
好的说好，差的说差在哪儿。
落点在"能用"，不在"能想"。给出"这意味着你可以___"，而非"这让我们重新思考___"。
用三个视角试探连接，命中展开，没命中跳过，全没命中说「没有」：
逐条扫红线。额外检查：
列修改清单确认后生成文件。
按 Denote 规范获取时间戳，读 references/template.org，写入 ~/Documents/notes/。