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talk-dig

分析学术演讲海报，挖掘并总结演讲者的相关论文。从海报图片中提取演讲者信息与主题内容，在线搜索其论文，并提供全面而精炼的摘要。

SKILL.md
--- frontmatter
name: talk-dig
description: Analyze academic talk posters to discover and summarize the speaker's relevant papers. Extracts speaker info and topic from poster images, searches for their papers online, and provides comprehensive summaries.

Talk Dig - Academic Paper Discovery from Posters

概述

这是一个学术研究辅助工具，能够从会议/讲座海报中提取讲者和主题信息，自动搜索该讲者相关的论文，并生成结构化的摘要报告。

核心功能

  • •📸 海报分析: 从图片中提取讲者姓名、演讲标题、时间地点等关键信息
  • •🔍 论文搜索: 基于讲者和主题，智能搜索相关的学术论文
  • •📝 摘要生成: 为找到的论文生成简洁易懂的中文摘要
  • •🎯 主题关联: 识别讲者研究方向与本次talk主题的关联性
  • •📊 结构化输出: 生成清晰的markdown报告，包含论文链接和关键信息

何时使用

当您需要以下情况时使用此Skill：

学术场景

  • •会议准备: 参加学术会议前了解演讲者的研究背景
  • •讲座调研: 参加校内/部门讲座前深入了解讲者
  • •文献发现: 通过海报发现新的研究者和相关论文
  • •研究追踪: 追踪特定领域的最新研究动态

具体任务示例

  • •"分析这张海报，找出讲者最近的相关论文"
  • •"从海报中提取讲者信息，搜索他们的研究工作"
  • •"这个讲座讲者是谁？他们发表了哪些相关论文？"
  • •"帮我了解一下这个talk的背景和相关研究"

使用方法

基本使用

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请使用talk-dig技能分析这张海报: /path/to/poster.jpg

高级用法

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使用talk-dig分析海报，并查找讲者最近3年的相关论文

工作流程

第一步: 海报分析

使用视觉分析工具从海报中提取：

  • •讲者姓名: 识别主 speaker 的名字
  • •演讲标题: 提取talk的完整标题
  • •时间地点: 识别讲座的时间和地点信息
  • •所属机构: 识别讲者的所属机构

第二步: 论文搜索

基于提取的信息进行网络搜索：

  • •使用讲者姓名 + 演讲主题关键词搜索
  • •优先查找最近的论文（1-3年内）
  • •识别与talk主题最相关的论文
  • •收集论文的标题、摘要、链接等信息

第三步: 摘要生成

为每篇找到的论文：

  • •阅读论文摘要和简介
  • •生成中文摘要（200-300字）
  • •提取核心贡献和方法
  • •标注与talk主题的相关性

第四步: 报告生成

生成结构化的markdown报告，包含：

  • •讲者信息简介
  • •Talk主题分析
  • •相关论文列表（按相关性排序）
  • •每篇论文的详细摘要
  • •进一步阅读建议

输出格式

Markdown报告结构

markdown
# Talk 分析报告

## 讲者信息
- **姓名**: [讲者姓名]
- **机构**: [所属机构]
- **研究方向**: [根据论文推断的研究方向]

## Talk 信息
- **标题**: [演讲标题]
- **时间**: [时间信息]
- **地点**: [地点信息]
- **主题关键词**: [提取的关键词]

## 相关论文

### 1. [论文标题]
**作者**: [作者列表]
**发表年份**: [年份]
**相关性**: ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)
**链接**: [论文链接]

**摘要**:
[200-300字的中文摘要]

**核心贡献**:
- 贡献1
- 贡献2
- 贡献3

**与Talk的关联**: [说明与本次talk主题的关系]

---

## 总结
[对讲者研究工作的整体评价和对本次talk的期待]

Technical Implementation

See references/implementation.md for:

  • •MCP tool integration details
  • •Workflow algorithms
  • •Error handling strategies
  • •Search strategies and data sources

Examples

See examples/real-scenarios.md for:

  • •Conference talk preparation
  • •Academic lecture analysis
  • •New area exploration
  • •Multi-speaker session analysis

最佳实践

使用建议

  1. •提前使用: 在参加talk前1-2天使用，留出阅读时间
  2. •质量检查: 如果提取的信息不准确，可以手动修正
  3. •深度阅读: 对于高度相关的论文，建议阅读全文
  4. •问题准备: 基于论文内容准备提问

提高准确性

  • •确保海报图片清晰，文字可读
  • •如果讲者有重名，提供额外的上下文信息
  • •对于跨学科talk，可以指定搜索的具体领域

错误处理

常见问题

  1. •信息提取失败: 海报模糊或格式特殊 → 提供手动输入信息
  2. •找不到论文: 讲者是新人或领域冷门 → 扩大搜索范围
  3. •论文太多: 搜索结果过多 → 限制时间范围或相关性过滤
  4. •无法访问: 论文在付费墙后 → 寻找open access版本

解决方案

  • •使用多个搜索引擎交叉验证
  • •优先查找arXiv等开放获取平台
  • •必要时使用机构访问权限

示例场景

场景1: 系列讲座

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使用talk-dig分析下周三的CS讲座海报，帮我了解讲者的背景

场景2: 会议准备

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这是我参加的会议session的海报，分析一下这些speaker的研究工作

场景3: 新领域探索

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发现了一个有趣的AI讲座海报，帮我深入了解这个topic和相关研究

伦理和使用准则

学术诚信

  • •正确引用和标注论文来源
  • •尊重讲者的知识产权
  • •仅用于学术研究和学习目的

数据隐私

  • •不收集或存储个人信息
  • •所有搜索结果仅用于生成报告
  • •遵守相关平台的使用条款

注意: 此Skill仅用于学术研究目的，请确保遵守相关的学术伦理和使用条款。