paper-analyst：每篇论文六轮精读，用硬门槛挡掉模板化幻觉

这条线为什么存在

paper-detail-generator v5.2.0 给论文库里的每一篇论文生成一份深度解读详情页（中英双语 HTML），数字孪生里的执行者是 paper-analyst，一篇论文一条任务，6 轮工作流期间保持 running。它的存在理由是一条历史事故：v1 曾用一个 gen_paper_details.py 脚本从「标题 + 摘要」批量生成 207 篇详情页，结果 205/214 篇质量不合格——模板化的幻觉正文，公式编造、图片引用不存在、每篇结构雷同。那个脚本已经删除，并被写进仓库铁律：永远不得恢复或创建同类批量生成脚本。

所以这条 skill 的第一属性不是「会写解读」，而是「不许偷懒」。它用六道强制轮次把「真的读过这篇论文」变成可验证的产物。

六轮工作流，每轮都带自检

轮次	做什么	自检判据
Round 1 全文	从 abs 页确认版本号，构造 https://arxiv.org/html/<id>v<ver> 抓全文；非 arxiv 用 defuddle parse	有没有拿到方法章节的真实公式和实验表格？没有就换版本/换方式继续
Round 2 代码	从全文提取仓库链接（常在 Introduction 末或页脚），没有就用标题+作者搜 GitHub，git clone --depth 1 读 README 与核心源码	已发布 → 找 ≥2 处「论文方法 ↔ 源码」对应并贴文件路径；无代码 → 明写「本文未提供公开代码」
Round 3 图片	scripts/fetch_paper_figures.py 下载 arxiv HTML 里的真图到 data/static/img/papers/<id>/figN.png	下载几张、正文引用几张？引用数 ≥3，并记住 fig1/fig2 作封面候选
Round 4 分析	内部完成不外显：核心创新 1-3 条、每个创新的输入→处理→输出→为什么更好、≥5 个真实公式与符号含义、最有说服力的实验、作者自述弱点 + 自己的判断、每个 component 对应哪个文件/函数	六项逐一有结论
Round 5 撰写	academic 风格，中英各写一份完整独立的 HTML，不混排	见下方硬标准
Round 6 审查+入库	自我审查清单逐项过 → set_paper_detail.py 写库 → 机器质检打分 → 线上 curl 验证	quality_score ≥ 8.0，且输出里必须出现 cover_image: /static/img/papers/...

Round 1 有个实操细节：本地直接 curl arxiv.org 常常很慢，标准动作是在生产服务器上下载再 scp 回来。全文很大时用 sed -n 'X,Yp' 分段读，直到摘要、引言、方法、公式、实验、结论全部拿到。少数论文没有 arxiv HTML 或只有极小文件，此时退回 defuddle parse 或下 PDF 转文本。

硬标准：数字不是建议，是门槛

• 字数 ≥ 4000（中英各自，不含 HTML 标签），段落 ≥ 20
• 论文真实公式 ≥ 5 处，从全文提取、KaTeX 渲染
• 论文真图 ≥ 3 处，必须是 Round 3 下载到本站的那批
• 实验数据表格 ≥ 2 张，含真实实验数字
• Mermaid 图 ≥ 1 张，基于该论文特有方法流程，不是通用模板
• 指出局限 ≥ 2 处，其中至少 1 处是作者自述的
• 有总结章节，有金句

结构顺序也是定死的：论文元信息（标题·作者·链接·代码状态）→ 一句话总结（100 字内）→ 研究背景与动机（4-5 段）→ 预备知识（2-3 段，如需要）→ 方法详解（≥8 段，全文最重点）→ 实验结果（≥3 段，配表格与图片并解读数字含义）→ 局限性 → 总结与展望 → 金句。写作要求里明确禁 AI 套话（「深入探讨」「至关重要」「值得注意的是」），每篇的 Mermaid 必须反映该论文特有的方法流程——这两条正是为了防住批量生成留下的味道。

三道门禁：机器质检、元数据完整性、人工确认

写库不是终点。set_paper_detail.py 写入时自动调 quality_inspector.score_detail() 算 0-10 分写进 papers.quality_score，评分卡是结构完整 40%（字数/公式/图/表）+ 技术准确 30%（公式定界符安全）+ 事实可溯 15% + 语言质量 15%。<8.0 说明不达标，按输出提示定位短板、改 HTML 重写，直到过线。手动补评用 quality_inspector.py <paper_id> --write。

接着是元数据门禁（2026-09-01 起）：确认发布接口校验中英标题/摘要/标签完整性（paper_metadata_issues），不全直接 HTTP 409 拒绝——防止中文站显示英文标题。这条门禁来自一次真实事故：ZEST 论文入库后中文标题/摘要的 SQL 补写因 shell 引号问题静默失败，agent 没回读就继续精读发布，结果中文站显示英文标题+摘要，标签只剩占位符 {Twitter}。所以现在有一条硬规则：任何 SQL/脚本改元数据后必须立即回读验证，不允许凭返回码认定写入成功；多引号嵌套的 UPDATE 一律写进 /tmp/fix.sql，用 docker cp + psql -f 执行。

最后是人工终审：详情页写入后论文进 /manage/confirm 待确认队列（confirmed_at IS NULL），负责人点「确认」才 published=true 并记录确认人与时间，点「驳回」则下线重做。队列只列 agent 精读产出，存量已发布论文已回填确认，不会淹没队列。凡 SQL 直改标题/摘要/标签的，改完必须跑 reindex_search.py --fix，否则检索层与展示层不一致。

发布之后：webp 两档与社交物料

arXiv 原图很重（中位长边 997px、PNG 为主），实测详情页图片负载中位 2.64MB、最大 19.89MB。论文 published=true 之后 Round 6.4 在 api 容器内跑 build_card_thumbs.py --only papers 与 build_body_thumbs.py --only papers，给正文图和封面预生成 800px/q78 与 1400px/q80 两档 webp，幂等增量、不重启容器、不发代码；webp 只是派生兄弟文件，原图字节不动，点击放大换回原图，og:image 用原图。

Round 6.5 补社交物料，顺序不能反：先 OG 卡（POST /api/social/card?kind=paper&id=<id>&both_langs=true），再写社交重写稿并顺带渲 1080x1350 竖版知识卡，然后取六平台英文帖子包，最后目检。重写稿是创作，禁止脚本从 title+summary 批量套模板灌表——与已删除的 gen_paper_details.py 是同一类事故。目检前必须先用 scripts/rw_tools.py small 把卡片压到长边 ≤1280px 且 ≤200KB 再看，直接 view_image 原图会把上下文顶穿。

线上验证与存量修复

curl -s "https://robot.agientry.com/api/papers/<paper_id>?lang=zh" | python3 -c \
"import sys,json; d=json.load(sys.stdin); h=d.get('detail_html',''); print('len:',len(h),
'figs:',h.count('/static/img/papers/'),'mermaid:',h.count('mermaid'),
'table:',h.count('<table'),'cover:',d.get('cover_image'))"

四个数字都要看：len 对得上 4000 字量级、figs ≥3、table ≥2、cover 必须是 /static/img/papers/<id>/figN.png。存量论文若不达标，走「修复存量」流程：重新精读该篇（不是套模板补字数），改完重新过质检与验证。SSH 偶发断连时用 -o ConnectTimeout=60 -F /dev/null 重连，长批次用 setsid 放后台，避免超时打断写库。