zotero-paper-coach
Health Pass
- License — License: MIT
- Description — Repository has a description
- Active repo — Last push 0 days ago
- Community trust — 20 GitHub stars
Code Pass
- Code scan — Scanned 5 files during light audit, no dangerous patterns found
Permissions Pass
- Permissions — No dangerous permissions requested
No AI report is available for this listing yet.
让你的 AI Agent 按阅读目标给论文 PDF 画重点、写导师式边注,标注写进 PDF,在 Zotero 里直接看。
🧠 Zotero Paper Coach
让你的 AI Agent 按阅读目标给论文 PDF 画重点、写导师式边注,标注写进 PDF,在 Zotero 里直接看。
🔍 实际效果

上图是 Codex 装好本技能后,收到一句「用 quick-read 模式标注这篇论文」自己完成的:读正文、挑出 6 句、配色、写边注、写回 PDF。三条边注原文:
[主张] 这是摘要中的核心判断:标注应突出论证骨干,并说明每处标注的作用。
[限制] 精确文本匹配受连字、公式和扫描页影响;遇到这些内容时,锚点可靠性会下降。
[定义]「锚点」指复读时值得返回的高亮段落,不是所有被标记的文字。
输入是一页合成的示例稿,不是真实论文。〔待补:真实论文的标注截图〕
📌 状态与限制
- 能用在哪:任何加载 Agent Skills 的 Agent。已实测 Codex(Windows 11,从
.agents/skills自动加载并完成标注);Claude Code 已按本技能完成标注,自动加载待在新会话中确认。2026-10 起改为通用技能,此前只支持 OpenClaw。 - 写在哪:标注写进 PDF 文件本身,不是 Zotero 数据库里的原生注释;写之前先备份原件。默认只清理本技能写过的标注,你自己的标注不动。
- 不适合:扫描件或 OCR 质量差的 PDF(只出阅读导读和标注计划,不改 PDF);必须用 Zotero 原生注释的场景。
- 依赖:Python 3 和 PyMuPDF;缺依赖时 Agent 先问你,不会自行安装。脚本已在 Windows 11、Python 3.13、PyMuPDF 1.25.3 上测试,最初在 macOS 上开发。
- 数据去向:脚本不联网、不需要凭据;导入 Zotero 时只连本机
127.0.0.1:23119。Agent 读论文时,正文会进入你所用模型的上下文。
📦 安装
推荐:把这句话发给你的 Agent,它会按 docs/install.md 装到正确的位置。
帮我安装 Zotero Paper Coach:https://raw.githubusercontent.com/RZX00/zotero-paper-coach/main/docs/install.md
手动安装:把仓库里的 zotero-paper-coach/ 文件夹整个复制到你的 Agent 的技能目录。
| Agent | 技能目录 |
|---|---|
| Claude Code | ~/.claude/skills/ |
| Codex | ~/.agents/skills/ |
复制完,SKILL.md 应该在 <技能目录>/zotero-paper-coach/SKILL.md。Codex 会自动发现新技能;Claude Code 如果是第一次装技能,运行 /reload-skills。
🚀 第一次使用
对 Agent 说:
用 quick-read 模式标注这篇论文:~/Zotero/storage/ABCD1234/paper.pdf
它会:
- 确认你没说的配置;没有特别要求时用默认值(mentor 风格、medium 密度)。
- 备份 PDF,再把高亮和边注写进原文件。
- 按需另存阅读导读和标注计划:
paper.reading-guide.md、paper.annotation-plan.md、paper.annotation-plan.json。
脚本会原地修改 PDF,先复制一份。Windows 上把 python3 换成 python。
cp docs/demo/sample-paper.pdf demo.pdf
python3 zotero-paper-coach/scripts/annotate_pdf.py demo.pdf docs/demo/sample-highlights.json --backup
# 输出 12:6 处高亮 + 6 条边注;demo.pdf.bak-paper-coach 是原件备份
sample-highlights.json 就是上图那次运行的标注计划,sample-paper.annotated.pdf 是结果。
🆚 和逐句自动高亮比,差在哪
下表对比的是一种做法,不是某个具体产品。
| 逐句自动高亮 | 本技能 | |
|---|---|---|
| 标什么 | 见句就划 | 先按阅读目标挑句子;例如 quick-read 优先标摘要核心句、贡献、3 到 8 句最强的结果、主要局限和结论 |
| 颜色 | 没有固定含义 | 固定 5 色:黄 = 核心主张,蓝 = 证据和方法,粉 = 限制,绿 = 定义,橙 = 可引用句 |
| 边注 | 「important」 | 带标签的短边注,如 [主张] [证据] [限制] [人话],说明这段在文中的作用 |
| 数量 | 固定条数 | 按正文页数、词数和段落密度估算,分 4 档 |
| 改文件 | 直接覆盖 | 先备份;默认只清理自己写的标注 |
🛠️ 能力与工作原理
flowchart TD
A[论文 PDF 或 Zotero 附件] --> B[确认目标 / 风格 / 密度]
B --> C[抽取正文,判断提取是否可靠]
C -->|可靠| D[生成标注计划]
C -->|扫描件、乱码| E[只出计划和阅读导读,不改 PDF]
D --> F[备份,清理本技能的旧标注]
F --> G[写入高亮和边注]
D --> H[按需生成阅读导读]
G --> I[在 Zotero 或 PDF 阅读器里查看]
H --> I
先出标注计划,再动 PDF;计划是核心产物,高亮只是它的一种输出(见 DESIGN.md)。读论文、挑句子、写边注由 Agent 完成;抽取文本、写入和清理标注、导入 Zotero 由 scripts/ 里的四个 Python 脚本完成。
配置项
| 配置项 | 可选值 | 默认 |
|---|---|---|
goal 阅读目标 |
beginner-learning 入门理解、quick-read 快速抓重点、exam-prep 备考、literature-review 文献综述、replication 复现实验、citation-harvest 提取可引用观点 |
beginner-learning |
style 风格 |
mentor 导师型、top-student 学霸型、critical-researcher 批判型研究员、executive-brief 极简摘要官 |
mentor |
density 密度 |
light、medium、heavy、teaching |
medium |
note depth 边注深度 |
brief、explain、teach |
explain |
color scheme 配色 |
standard、minimal、research |
standard |
rewrite mode 重写方式 |
clean-coach-only 只清理本技能的旧标注、append 保留旧标注追加、wipe-all 清空全部标注(需你确认) |
clean-coach-only |
标注数量按高亮锚点计,不按「高亮 + 边注」的总数计;估算方法见 density-profiles.md。
在 Zotero 里查看
- 直接改附件:写入 Zotero 存储目录里的 PDF,在 Zotero 里重新打开该附件即可看到。
- 导入一份副本:
scripts/import_pdf_to_zotero.py通过本机 Zotero 连接器把标注好的 PDF 作为新附件导入当前选中的文库或分类,需要 Zotero 桌面端正在运行。macOS 上不要用open -a Zotero file.pdf导入(原因见zotero-import-workflow.md)。
📁 仓库内容
zotero-paper-coach/ 要安装的技能目录
├── SKILL.md
├── DESIGN.md
├── references/ 8 个参考文件
└── scripts/
├── extract_pdf_outline.py 抽取每页文本
├── annotate_pdf.py 把高亮和边注写进 PDF
├── remove_coach_annots.py 清理本技能写的标注
└── import_pdf_to_zotero.py 经 Zotero 连接器导入 PDF
zotero-paper-coach.skill 技能目录的 zip 打包
docs/install.md 给 Agent 读的安装说明
docs/demo/ 示例 PDF、标注计划和结果
PROMPT_TEMPLATE.txt 安装提示词
📄 许可证
MIT,详见 LICENSE。
Reviews (0)
Sign in to leave a review.
Leave a reviewNo results found