基于 GitHub 的轻量级论文知识管理系统 · 按主题归档 · 追踪阅读进度 · 沉淀知识洞察
| 功能 | 描述 |
|---|---|
| 📝 论文记录 | 按主题分类,记录核心思想、方法、优缺点、个人见解 |
| 🏷️ 多维标签 | 主题 / 方法 / 任务 / 状态 / 质量 多维度打标 |
| ⭐ 评分系统 | 1-5 星评分 + 推荐理由,快速筛选优质论文 |
| 🔍 智能检索 | GitHub 原生搜索,支持跨文件组合查询 |
| 📊 统计报告 | 自动生成阅读进度报告与主题分布统计 |
| 📤 多格式导出 | 一键导出 BibTeX / CSV / Markdown 摘要表 |
| 🔗 引用追踪 | 记录论文间引用关系,构建知识图谱 |
| 📅 阅读计划 | 维护待读列表,追踪阅读状态 |
Paper-Reading-Notes/
├── README.md # 本文件 · 项目入口
├── index.md # 📋 论文总索引(所有论文一览)
├── dashboard.md # 📊 阅读统计仪表盘
├── template.md # 📄 论文笔记模板(复制使用)
│
├── papers/ # 📁 论文笔记(按领域分类)
│ ├── NLP/ # 自然语言处理
│ │ └── README.md # NLP 主题索引
│ ├── CV/ # 计算机视觉
│ │ └── README.md
│ ├── Multimodal/ # 多模态
│ │ └── README.md
│ ├── RL/ # 强化学习
│ │ └── README.md
│ ├── ML/ # 机器学习(基础方法)
│ │ └── README.md
│ └── Other/ # 其他
│ └── README.md
│
├── topics/ # 🏷️ 按研究主题/技术方向的交叉索引
│ ├── attention-mechanism.md # 注意力机制
│ ├── diffusion-models.md # 扩散模型
│ ├── llm-alignment.md # 大模型对齐
│ └── ...
│
├── reports/ # 📊 自动生成的报告
│ └── ...
│
└── scripts/ # 🛠️ 工具脚本
├── new_paper.py # 快速创建论文笔记
├── export.py # 导出 BibTeX / CSV
└── stats.py # 生成统计报告
① 创建笔记
python scripts/new_paper.py --title "xxx" --topic NLP
→ 自动在 papers/NLP/ 建文件,并在 index.md 插入占位行
② 填写笔记
在 papers/NLP/xxx.md 里填状态、评分、标签、总结等内容
③ 同步更新
python scripts/stats.py --update-dashboard
→ 重新扫描所有笔记,同时刷新 index.md 和 dashboard.md
| 状态标签 | 含义 |
|---|---|
⬜ 待读 |
已加入阅读列表,尚未开始 |
🔄 在读 |
正在阅读中 |
✅ 已读 |
已完成阅读并记录笔记 |
🔁 复读 |
重要论文,值得二次精读 |
⏭️ 略读 |
只浏览了摘要/结论 |
| 评分 | 含义 |
|---|---|
| ⭐⭐⭐⭐⭐ | 领域经典,必读 |
| ⭐⭐⭐⭐ | 质量很高,强烈推荐 |
| ⭐⭐⭐ | 有价值,建议阅读 |
| ⭐⭐ | 一般,可选读 |
| ⭐ | 较弱,了解即可 |
最新统计见 dashboard.md
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 总论文数 | 0 |
| 已读 | 0 |
| 在读 | 0 |
| 待读 | 0 |
| 本月新增 | 0 |
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#Transformer #Diffusion #GAN #VAE #RL #RAG #RLHF #LoRA #MoE
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