paper-review · takagoto — скилл для Claude Code: разбор статей по RAG
Проводит по научной статье о RAG шаг за шагом: контекст, методы, результаты, практические выводы. Пригодится, когда нужно понять работу, а не просто прочитать аннотацию.
npx skills add TakaGoto/rag-learning-academy --skill paper-review -a claude-codeЧто делает paper-review
Скилл разбирает статью по секциям. Сначала просит название или ссылку, а если их нет — предлагает выбрать из подборки по темам: базовые работы, чанкинг и поиск, продвинутые схемы, оценка качества. Дальше идёт контекст: какую задачу решали авторы, когда вышла работа и на что смотреть при чтении.
Основная часть — проход по разделам от аннотации до ограничений. Метод объясняется через архитектуру, при необходимости рисуется схема в ASCII, математические обозначения переводятся на обычный язык. Результаты и честность бейзлайнов тоже разбираются. Затем скилл вытаскивает то, что можно применить в своём пайплайне, и связывает идеи статьи с учебными модулями курса.
В конце — вопросы на обсуждение и подсказки, что делать дальше: /explain, /build, /challenge. Эти команды относятся к курсу rag-learning-academy, вне его они не сработают. Пройденные разборы скилл записывает в progress/papers-reviewed.md, так что репозиторий курса должен быть под рукой.
Какие задачи решает
- разобрать научную статью по RAG по разделам
- понять метод из статьи без чтения формул
- найти в работе идеи, применимые к своему пайплайну
- связать прочитанную статью с темами курса
- обсудить ограничения и спорные места исследования
Примеры запросов агенту
- Разбери с помощью
/paper-reviewстатью Self-RAG: что там за метод и что из него стоит взять - Пройди по работе про ColBERT и объясни, чем позднее взаимодействие отличается от обычного поиска
- Возьми
/paper-reviewи разбери RAPTOR, а потом задай мне вопросы по материалу
Как установить paper-review
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add TakaGoto/rag-learning-academy --skill paper-review -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/paper-review/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/paper-review/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add TakaGoto/rag-learning-academy --skill paper-review -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/paper-review/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add TakaGoto/rag-learning-academy --skill paper-review -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/paper-review/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install TakaGoto/rag-learning-academy paper-review2Вручную: положить файлы
.github/skills/paper-review/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add TakaGoto/rag-learning-academy --skill paper-review -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/TakaGoto/rag-learning-academy --path .claude/skills/paper-reviewВручную: положить файлы
.devin/skills/paper-review/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add TakaGoto/rag-learning-academy --skill paper-review -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о paper-review
Как установить paper-review в Claude Code?
Выполните npx skills add TakaGoto/rag-learning-academy --skill paper-review -a claude-code. Файл скилла окажется по пути ~/.claude/skills/paper-review/SKILL.md.
Что делает paper-review?
Ведёт разбор статьи о RAG по шагам: контекст, секции, результаты, практические выводы и вопросы на обсуждение. В конце предлагает следующий шаг из курса.
Нужен ли репозиторий курса для работы скилла?
Да, скилл связан с курсом rag-learning-academy: он ссылается на его модули и команды /explain, /build, /challenge, а пройденные разборы пишет в progress/papers-reviewed.md.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: paper-review description: "Walk through a RAG research paper together" --- # Paper Review: Understand RAG Research Papers Break down RAG research papers into understandable pieces, connecting academic innovations to practical applications the learner can use in their pipeline. ## Step 1: Identify the Paper If the user provides a paper title or URL (e.g., `/paper-review "Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks"`), use that. Otherwise, suggest papers from a curated list organized by topic: ### Foundational Papers - "Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks" (Lewis et al., 2020) - "Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering" (Karpukhin et al., 2020) - "REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training" (Guu et al., 2020) ### Chunking and Retrieval - "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks" (Reimers & Gurevych, 2019) - "ColBERT: Efficient and Effective Passage Search via Contextualized Late Interaction" (Khattab & Zaharia, 2020) ### Advanced RAG - "Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection" (Asai et al., 2023) - "RAPTOR: Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval" (Sarthi et al., 2024) ### Evaluation - "RAGAS: Automated Evaluation of Retrieval Augmented Generation" (Es et al., 2023) Ask the learner which paper interests them or recommend one based on their current module. ## Step 2: Set Context Before diving in, give the learner context: - What problem was this paper trying to solve? - When was it published and why did it matter at that time? - What should they pay attention to while reading? - How does it connect to what they have already learned? ## Step 3: Section-by-Section Walkthrough Break the paper down into digestible sections: ### Abstract and Introduction - Summarize the core claim in one sentence - What gap in existing work does this address? - What is the proposed solution at a high level? ### Background and Related Work - What prior work does this build on? - What are the key concepts the reader needs to understand? - Fill in any knowledge gaps the learner might have ### Methodology / Approach - How does the proposed system work? Explain the architecture. - Draw an ASCII diagram of the system if helpful. - Translate mathematical notation into plain English where needed. - Connect each component to practical RAG concepts the learner knows. ### Experiments and Results - What did they test and how? - What were the key results? Present the important numbers. - Were the baselines fair? Any concerns about the evaluation? ### Discussion and Limitations - What are the acknowledged limitations? - What are the unacknowledged limitations you can spot? - What follow-up work did this inspire? ## Step 4: Practical Takeaways The most important step. Extract actionable insights: 1. **What can you use today?** Specific techniques or ideas applicable to the learner's pipeline. 2. **Key insight**: The one idea from this paper that changes how you think about RAG. 3. **Implementation hints**: How would you implement the core idea in a practical system? 4. **What to skip**: Parts of the paper that are specific to their experimental setup and less useful in practice. ## Step 5: Connect to Curriculum Map the paper's concepts to specific curriculum modules and lessons. If the learner has not covered a prerequisite concept, briefly explain it or suggest the relevant `/lesson`. ## Step 6: Discussion Questions Pose 2-3 thought-provoking questions: - "How would this approach perform on your specific use case?" - "What trade-offs does this design make that you might handle differently?" - "If you could extend this work, what would you try?" Discuss the learner's thoughts. This builds critical thinking about research. Suggest 2-3 relevant next steps using slash commands: - `/explain` — deep-dive into a specific concept from this paper you want to understand better - `/build` — implement the paper's core technique in your own RAG pipeline - `/challenge` — take on a challenge that applies the ideas from this paper ## Guidelines - Assume the learner has not read the paper — make it accessible - Do not just summarize; explain and connect to practical knowledge - Be honest about limitations — not every paper is a breakthrough - Encourage the learner to read the original paper after the walkthrough - Track paper reviews in `progress/papers-reviewed.md`
© TakaGoto · MIT · TakaGoto/rag-learning-academy
Похожие скиллы
Все скиллы по теме «ИИ и ML» →Сначала — paper-review от других авторов.