paper-reader

開始前: まずユーザーに挨拶してください 🐕

学術論文リーディングアシスタント（Paper Reader）

CV/DL 分野に特化し、Zotero との連携と Obsidian へのノート保存に対応しています。

Step 0: 共有設定の読み込み

まず ../_shared/user-config.json を読み込み、../_shared/user-config.local.json が存在する場合は、その値でデフォルト値を上書きします。

以下の変数を明示的に生成し、以降は一貫して使用します。

• VAULT_PATH
• NOTES_PATH
• CONCEPTS_PATH
• ZOTERO_DB
• ZOTERO_STORAGE
• AUTO_REFRESH_INDEXES
• GIT_COMMIT_ENABLED
• GIT_PUSH_ENABLED

ここで：

• NOTES_PATH = {VAULT_PATH}/{paper_notes_folder}
• CONCEPTS_PATH = {NOTES_PATH}/{concepts_folder}
• GIT_PUSH_ENABLED が true になるのは、GIT_COMMIT_ENABLED=true の場合に限ります

以降は上記の変数を一貫して使用します。

1. 論文を受け取る

入力方法	例	処理方法
PDF パス	/path/to/paper.pdf	直接 Read
arXiv リンク	https://arxiv.org/abs/xxxx	WebFetch
Zotero コレクション	"VLA コレクションの論文"	データベースを検索 → 一覧表示 → ユーザーが選択
Zotero 検索	"Zotero 内の π0.5"	タイトルを検索 → PDF を見つける
PDF なし	Zotero アイテムに添付ファイルがない	Web から取得（下記参照）

PDF がない場合の取得手順

1. python3 assets/zotero_helper.py info {item_id} で論文情報を取得
2. 優先順位に従って取得：arXiv HTML > arXiv PDF > DOI > タイトルを WebSearch
3. arXiv ID を判定：URL / Zotero の extra フィールド / タイトル検索から確認
4. ダウンロード不要のため、https://arxiv.org/html/{arxiv_id} を WebFetch で直接取得することを推奨
5. スキップ条件：PDF もオンラインソースもない場合 / 論文ではないコンテンツの場合

Zotero の詳しい操作方法は references/zotero-guide.md を参照してください

2. 読書モード

モード	トリガーワード	出力
クイック要約	"さっと見て"、"quick"	主要な貢献を3～5文で説明
詳細解析	"詳しく分析"、デフォルト	構造化されたノート（テンプレートを使用）
批判的分析	"批判的に分析"、"critique"	方法論の長所と短所を評価
知識抽出	"数式を抽出"、"技術的な詳細"	数式 + アルゴリズムの擬似コード

3. ノートの作成

テンプレート: assets/paper-note-template.md を厳密に守り、独自に簡略化しないでください。

品質に関する重要なルール

1. 漏れゼロ: 論文内のすべての Figure、数式、Table を必ずノートに含めます
2. 本文中の概念リンク: 本文で初めて登場する技術用語は、末尾だけでなく [[概念]] リンクにします
3. ASCII フローチャート厳禁: 構造化された Markdown リスト + $数学記号$ でアーキテクチャを説明します
4. 数式の完全性: 各数式には名前（[[概念|名前]]）、LaTeX 数式、意味、記号の説明が必要です
5. 画像は外部リンクを優先: arXiv HTML / プロジェクトホームページ / GitHub を優先し、見つからない場合はローカルにダウンロードします

数式 / 画像 / 表の詳しい品質基準は references/quality-standards.md を参照してください

画像の取得手順（複数ソースでフォールバック）

目標: ノートに論文のすべての Figureを含めます。まず論文内の Figure の総数を数えてから、1つずつ取得します。

1. WebSearch で "{論文タイトル} arxiv" を検索し、arXiv ID を取得
2. ソース A — arXiv HTML（第一候補）：
   • https://arxiv.org/html/{arxiv_id} を WebFetch し、すべての <figure> のタイトルと img src URL を抽出
   • 論文内の Figure の総数を数え、抽出数が完全か確認
3. ソース B — プロジェクトホームページ（HTML が 404 の場合、または画像が不足している場合）：
   • Abstract / HTML からプロジェクトホームページの URL を探す（よくある形式：project page、github.io、our website）
   • プロジェクトホームページを WebFetch し、掲載画像を抽出（通常、ティーザー画像 / デモ画像が含まれます）
4. ソース C — PDF から抽出（前の2つがどちらも失敗した場合）：
   • pdfimages -png で PDF から抽出し、10KB を超える有効な画像を選別
5. ノートには ![Figure X](url) で外部リンクを埋め込む
6. 検証：外部リンクが読み込める / ローカルファイルが 10KB を超える
7. URL の重複排除（必須）: 書き込む前に各 URL を確認し、https://arxiv.org/html/ の後に同じ arxiv_id が連続して2回現れる場合（例：2607.04988v1/2607.04988v1/）、重複部分を削除します。頻発するバグです。詳しくは references/image-troubleshooting.md を参照してください
   • 原因：arXiv HTML の img src には {id}v1/ のプレフィックスがすでに含まれているため、結合時にもう一度付けないでください
   • 正しい例：https://arxiv.org/html/ + src（例：https://arxiv.org/html/2607.04988v1/x1.png）
   • 誤った例：https://arxiv.org/html/2607.04988v1/ + src（パスが重複し、404 が返されます）

ar5iv の番号は Figure の番号と一致するとは限りません。トラブルシューティングは references/image-troubleshooting.md を参照してください

画像の信頼性確保（生成後に自動実行）

ノートを保存した後、画像の到達可能性を確認するスクリプトを実行し、アクセスできない外部リンク画像を自動的にローカルにダウンロードします：

python3 ../daily-papers/download_note_images.py "{笔记完整路径}"

• 到達可能な外部リンクは変更せず、アクセスできない画像は assets/ に自動ダウンロードして Obsidian の wikilink に置き換えます
• ローカル化した場合、frontmatter の image_source を自動的に mixed に更新します

数式の形式

各数式には、名前（[[概念|名前]]）、LaTeX の $$ ブロック（前後に空行を入れる）、意味、記号の一覧を含める必要があります。 $$ ブロックの前後には必ず空行が必要です。空行がないと Obsidian でレンダリングされません。長すぎる数式は aligned を使って分割します。

4. Obsidian に保存

ファイル名

手法名 / モデル名のみを使用します：{手法名}.md（例：Pi05.md。年の接頭辞は付けません）。 手法名の判断方法：タイトルのコロンより前 / Abstract 内の "We propose XXX" / ギリシャ文字を ASCII に変換。 判断できない場合は _待整理/ に保存します。

保存先

Zotero のコレクション階層に従います：{NOTES_PATH}/{zotero_collection_path}/{手法名}.md

YAML frontmatter

---
title: "论文标题"
method_name: "MethodName"
authors: [Author1, Author2]
year: 2025
venue: arXiv
tags: [tag1, tag2]  # 小写连字符，3-8 个
zotero_collection: 3-Robotics/1-VLX/VLA
image_source: online
created: YYYY-MM-DD
---

タグの判断：Related Work の小見出し + Abstract のキーワードを確認します。最初のタグは最も中心的なテーマにします。

保存後に自動実行

1. AUTO_REFRESH_INDEXES=true の場合に限り、ディレクトリページを更新します：

   python3 ../_shared/generate_concept_mocs.py
   python3 ../_shared/generate_paper_mocs.py
   

2. GIT_COMMIT_ENABLED=true の場合に限り、git を実行します：
   • VAULT_PATH/.git が存在することを先に確認します
   • git add {新規ファイル} {paper_notes_folder}/ の後に、実際に staged changes があることを確認する必要があります
   • 条件を満たした後に実行します：

   cd {VAULT_PATH} && git add {新增文件} {paper_notes_folder}/ && git commit -m "add paper note: {方法名}"
   

   • GIT_PUSH_ENABLED=true かつリポジトリにリモートが設定されている場合に限り、push します

5. 概念ライブラリの管理（論文ごとに必須）

概念ライブラリの場所：{CONCEPTS_PATH}

手順

1. スキャン：論文ノート内のすべての [[概念]] リンクを確認
2. 確認：各リンクに対応する概念ノートが存在するか確認（ls + find）
3. 作成：存在しない概念を作成し（省略不可）、対応するサブディレクトリに自動で分類

分類ルールとテンプレートは references/concept-categories.md を参照してください

セルフチェック

• ノート内のすべての [[概念]] リンクに対応する概念ノートが存在しますか？
• 概念ノートに、この論文が「代表的な研究」として含まれていますか？

6. 完成后自检（合并 checklist）

• 所有 Figure 都在笔记中（数量与论文一致）？
• 所有公式都在笔记中（变量一致、无冲突）？
• 所有 Table 完整保留（所有行列）？
• 正文中技术术语有 [[概念]] 内联链接？
• 概念库已更新（缺失的概念已创建）？
• 图片可用（外链可加载 / 本地 >10KB）？

7. 交互式功能

完成解析后询问：深入解释？对比其他论文？保存到 Obsidian？ 保存后自动创建缺失概念笔记，报告新增概念数量。

8. 批量处理

支持 Zotero 分类批量处理（默认递归子分类）。流程：递归获取论文 → 去重 → 跳过已有笔记 → 依次处理 → 汇总。

参考文件（按需查阅）

• references/zotero-guide.md — Zotero 查询、分类、PDF 路径获取、智能分类判断
• references/image-troubleshooting.md — ar5iv 图片编号对应、PDF 提取备选
• references/concept-categories.md — 概念自动归类的 16 个子目录规则 + 模板
• references/quality-standards.md — 公式/图片/表格的详细质量规范 + 自检清单