用于对输入的论文 ID、arXiv URL 或 Hugging Face papers URL 自动提取论文原文，并输出中文解读与数据库字段 JSON。支持指定 claude、copilot、openclaw 三种 CLI agent 工具执行，默认使用 copilot，并固定使用 GPT-5 mini。技能会优先调用 hf papers info/read 生成 metadata.json 与 full.md；若 hf papers info 失败，则自动通过 CLI agent 调用 mineru 技能提取 full.md，并用 arXiv API 补充 metadata.json，然后再通过同一次 agent 调用同时生成中文报告和严格 JSON 的数据库提取结果。
这个技能现在提供了一个真正可执行的脚本入口，而不是只给手工命令示例。
给定一篇论文 ID、arXiv URL/PDF URL 或 Hugging Face papers URL，完成两步工作：
hf papers info/read，写出 metadata.json 与 full.md如果 hf papers info 无法获取到论文信息，则自动切换为：
支持的 agent tool：
默认值：
/Users/glennge/Desktop/paper_agent_reading/
└── YYYY-MM-DD/
└── 论文唯一ID/
├── full.md
├── metadata.json
├── 中文解读.md
└── 数据库提取.json
脚本会自动提取论文 ID，并优先从已有 metadata.json 复用；未命中缓存时，优先通过 hf papers info 推导 YYYY-MM-DD 和论文唯一 ID。若 hf papers info 失败，则退回到 arXiv API 获取发布日期和基础 metadata，并通过 mineru 技能生成 full.md。
脚本路径：
skills/paper-interpret-zh/interpret_paper.py
默认用 copilot：
/Users/glennge/anaconda3/bin/python interpret_paper.py "https://arxiv.org/pdf/2604.02296"
改用 copilot：
/Users/glennge/anaconda3/bin/python interpret_paper.py "https://arxiv.org/pdf/2604.02296" --agent-tool copilot
改用 openclaw：
/Users/glennge/anaconda3/bin/python interpret_paper.py "https://arxiv.org/pdf/2604.02296" --agent-tool openclaw
查看将执行的命令：
/Users/glennge/anaconda3/bin/python interpret_paper.py "https://arxiv.org/pdf/2604.02296" --dry-run
忽略缓存并强制重跑：
/Users/glennge/anaconda3/bin/python interpret_paper.py "https://arxiv.org/pdf/2604.02296" --force
claude -p "<多行中文指令>" \
--output-format text \
--permission-mode bypassPermissions \
--allow-dangerously-skip-permissions \
--add-dir /Users/glennge/work/github/AInews_Radar/skills/paper-interpret-zh \
--add-dir /Users/glennge/Desktop/paper_agent_reading
copilot --model gpt-5-mini -p "<多行中文指令>" \
--allow-all \
--output-format text \
-s \
--no-ask-user \
--add-dir /Users/glennge/work/github/AInews_Radar/skills/paper-interpret-zh \
--add-dir /Users/glennge/Desktop/paper_agent_reading
openclaw agent --local --json \
--agent main \
-m "<多行中文指令>" \
--thinking minimal \
--timeout 1800
hf papers info 获取 metadata 与发布日期hf papers read 获取论文全文 Markdownhf papers info 失败时，自动通过 CLI agent 调用 mineru 技能生成 full.mdhf papers info 失败时，自动通过 arXiv API 回填 metadata.json 与发布日期中文解读.md 必须包含：
并且要求：
数据库提取.json 必须包含且仅包含以下字段：
并且要求：
canonical_id <- metadata.idtitle <- metadata.titleauthors <- metadata.authors[].nameabstract <- metadata.summarypublishedAt <- metadata.published_atgithubStars <- metadata.github_starsgithubRepo <- metadata.github_repooneLiner <- metadata.ai_summarycategory <- metadata.ai_keywordstitle、titleZh为中英文标题，中文标题要直接翻译自英文title，内容保持一致，只做语言调整abstract、abstractZh 为中英文的摘要，中文摘要要直接翻译自英文摘要，且内容保持一致，只做语言调整oneLiner、oneLinerZh 为中英文的一句话总结，一般不超过 200 字，且内容保持一致，只做语言调整valuePoints、valuePointsZh 必须是 JSON 数组，概括论文核心要点，中文要点要直接翻译自英文要点，且内容保持一致，只做语言调整githubStars 必须是数字或 nullfullReadZh 必须直接写完整中文详读 Markdown 内容category 必须是总结论文的核心研究方向标签，一般3-5组短词数组核心概括hf papers info/readMINERU_TOKEN，供 mineru skill 使用echo $MINERU_TOKEN
脚本会输出 JSON，包含：
/Users/glennge/anaconda3/bin/python -m unittest test_interpret_paper.py