# phd-deepread

Разбирает научные статьи в формате PDF, формирует структурированные заметки с вики-ссылками и генерирует JSON-холст из 9 узлов для Obsidian Canvas.

- плагин · `type=plugin` · Claude Code · ★ 64
- Автор: heleninsights-dot
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/heleninsights-dot/phd-deepread-workflow
- Обновлён: 2026-06-30
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/plugins/phd-deepread

## Что делает

Плагин запускает конвейер обработки научных статей. Сначала он извлекает текст и изображения из PDF, сохраняя полный текст в `paper.md`. Затем агент создаёт подробную заметку `paper_literature_note.md`: выписывает ключевые результаты с p-value, фиксирует дизайн исследования и группирует ограничения по типам валидности. Документ содержит метаданные YAML, выноски Dataview и вики-ссылки на смежные понятия.

Третьим файлом плагин генерирует `paper.canvas` — схему из 9 узлов для Obsidian, где аргументы и пробелы сопоставляются наглядно. Инструмент поддерживает пакетный режим. При обработке каталога он разберёт все найденные статьи и пропустит уже готовые файлы. Для запуска нужен Python 3.10+. Если статья отсканирована картинкой без текстового слоя, в систему придётся отдельно установить `tesseract`. Без самого приложения Obsidian визуализировать схему холста не выйдет.

## Требования
- Работает с: Obsidian

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

**Через маркетплейс плагинов**
В чате агента (не в терминале):
```text
/plugin marketplace add anthropics/claude-plugins-community
```
В чате агента (не в терминале):
```text
/plugin install phd-deepread@claude-community
```

## Когда брать
- Перевести академический PDF в Markdown с извлечением текста и изображений
- Сформировать научную заметку с показателями p-value и размером эффекта
- Разметить ограничения исследования по типам валидности
- Построить интерактивный холст из 9 узлов в формате Obsidian Canvas
- Пакетно обработать каталог со статьями без повторного чтения готовых файлов

## Примеры запросов агенту
- Разбери прикреплённый документ: `phd-deepread read this paper`
- Выполни пакетный анализ каталога: `phd-deepread read this folder`
- Извлеки содержимое без создания заметки: `phd-deepread extract this PDF, but just give me the prompt — I'll write the note myself.`

## Похожие
- [Obsidian Vault MCP](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/obsidian-vault-mcp.md) — MCP-сервер · ★ 94
- [zotero-obsidian-bridge](https://affpapa.org/nevibecode/skills/zotero-obsidian-bridge.md) — скилл · 473 установки
- [DocsAgent — Zotero, Obsidian & Apple Notes MCP Server](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/docsagent-zotero-obsidian-apple-notes-mcp-server.md) — MCP-сервер · ★ 578
- [comm-lit-review](https://affpapa.org/nevibecode/skills/comm-lit-review.md) — скилл · 349 установок
- [deeppapernote](https://affpapa.org/nevibecode/skills/deeppapernote.md) — скилл · 1500 установок
- [obsidian-canvas-creator](https://affpapa.org/nevibecode/skills/obsidian-canvas-creator.md) — скилл · 2000 установок

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md