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paper2xhs — 论文转小红书（你主导的协调式）

把一篇论文 PDF 转成小红书帖子。你是主笔：这份文件是配方，不是全自动脚本—— 没有 main.py。机械步骤（解析 / 封面 / 发布）调用 scripts/ 下的小工具；论文理解、选题角度、文案撰写由你亲自完成（用 Read 看材料、用 Write 落产物），并在关键点用 AskUserQuestion 与用户确认。

PDF
 → 解析            (parse_pdf.py：MinerU → parsed/ + figures/)
 → 你读懂论文       (读 parsed/ + 看 figures/) → understanding/paper_understanding.json   [确认选题角度]
 → 你写小红书文案    (标题/正文/标签/封面文字) → xhs_post.json + xhs_post.md            [确认文案]
 → 封面+配图        (cover.py 封面：默认 API 生图 gpt-image-2、无 key 回退本地合成；
                    post_images.py 配图：把你选的论文主图/主实验图按序复制成图集，原图直出)
 → 半自动发布       (publish.py：封面+配图多图帖，可选)
 → 小红书帖子

运行方式

一步步来：机械步骤用 Bash 调脚本，创作步骤你自己用 Read / Write 做。不要试图一条命令跑完。
每个 Bash 块开头就地算 WORKDIR——各 Bash 调用是独立 shell、不共享变量，所以别指望 export 跨步存活：
```
WORKDIR="$(dirname "$pdf_path")/.paper2anything/xhs/$(basename "${pdf_path%.*}")"
```
其中 $pdf_path 是用户给的论文 PDF 路径（每个块都重新设一次）。脚本在 ${SKILL_DIR}/scripts——SKILL_DIR 是本 skill 的目录（见本 skill 顶部注入的 "Base directory for this skill: …"）；各 Bash 块独立 shell，用到它的块开头按需 export SKILL_DIR=<那个目录> 一次（和 WORKDIR 一样每块现设）。
在两个决策点用 AskUserQuestion 暂停：① 读懂论文后确认“选题角度”；② 文案成稿后确认。用户想改，可直接改产物 JSON/MD 或告诉你改。
小红书是“准确、不夸大的科普”：忠实反映论文贡献，口语化、有钩子，但绝不编造数据或夸大结论。

Step 0：环境与凭据

统一环境：所有 python 命令都在 paper2anything 的统一 conda 环境里（顶层 environment.yml 创建），命令以 conda run -n paper2anything --no-capture-output 为前缀。

凭据集中在 paper2anything 包根的 .env（从 .env.example 复制，已 gitignore）。每个新 shell 先导出一次：

set -a; source <paper2anything 包根>/.env; set +a

本 skill 用到的 key（理解与文案由你亲自做，不调用任何 LLM API）：

MINERU_API_TOKEN — 解析 PDF（必填）
OPENAI_API_KEY(+ OPENAI_BASE_URL) — 封面默认走它生图（gpt-image-2）；无 key 或 key 不可用时回退本地合成（复用论文原图）
XHS_MCP_BIN — 可选：自定义 xiaohongshu-mcp 二进制位置；不设则发布时 skill 自动按平台下载到 ~/.paper2anything/xhs/。另可选 XHS_MCP_URL（自定义服务地址/端口，默认 http://localhost:18060）。

依赖自检（缺啥按提示装；依赖统一在 environment.yml）：

conda run -n paper2anything --no-capture-output python -c "import requests, rich, dotenv" 2>&1

Step 1：解析 PDF（脚本）

pdf_path="/path/to/paper.pdf"          # ← 用户的论文 PDF
WORKDIR="$(dirname "$pdf_path")/.paper2anything/xhs/$(basename "${pdf_path%.*}")"
conda run -n paper2anything --no-capture-output \
  python "${SKILL_DIR}/scripts/parse_pdf.py" "$pdf_path" --workdir "$WORKDIR"

产出（$WORKDIR 下）：

parsed/paper_meta.json（title / authors / abstract）、parsed/sections.json（[{title, content}]）、parsed/figures_index.json（[{figure_id, caption, image_path, page}]，image_path 已指向 figures/ 实体）、parsed/references.json
figures/* 论文插图实体

解析完，先 Read parsed/sections.json 与 parsed/paper_meta.json 通读全文。

Step 2：读懂论文 → 写 understanding（你来做）[确认]

这是创作的地基，你自己做判断，不要交给脚本：

Read parsed/sections.json（全文）+ parsed/paper_meta.json；Read parsed/figures_index.json 看图注（个别图 caption 可能为空；多面板大图可能被解析器拆成两半、完整图注只挂在其中一半上，且拆缝处图例/轴标签可能被裁——一律以实际看图为准），并实际 Read 几张候选图片（figures/ 下）判断哪些清晰、适合做封面或配图——图注说“framework”的图在小图里未必好看，只有你的眼睛能判断。
用 Write 落 understanding/paper_understanding.json，schema：
```
{
  "paper_title": "...", "method_name": "方法简称（如 AccKV）",
  "one_sentence_summary": "一句话讲清这篇做了什么",
  "problem": "解决什么问题", "method": "怎么做的",
  "highlights": ["有数据支撑的亮点1", "创新点2", "应用价值3"],
  "experiment_results": ["关键数据1（含数字）", "..."],
  "keywords": ["领域关键词", "..."],
  "cover_palette": {"bg": "#F4F5F7", "accent": "#2E86AB"},
  "important_figures": [
    {"figure_id": "fig_1", "image_path": "<figures_index.json 里的真实路径>",
     "suitable_for_cover": true, "importance_score": 0.9, "description": "图说明"}
  ],
  "post_figures": [
    {"image_path": "<figures_index.json 里的真实路径>"}
  ]
}
```
- important_figures 必须含 image_path（取自 parsed/figures_index.json，指向真实存在的图）、suitable_for_cover、importance_score——封面默认走 API 生图（gpt-image-2），仅当 OPENAI_API_KEY 未配/不可用时回退本地合成、靠这几个字段复用原图；漏了则回退时无图 → 封面 skipped。
- post_figures（多图帖正文配图，建议 2~4 张、按展示顺序排）：第一张放论文主图（框架/方法总览），其后放主实验结果图；只放你亲眼 Read 过、缩到手机宽度仍清晰可读的图。配图原图直出、不做任何加工。发布时图集 = 封面 + 这些配图。
- cover_palette（可选）：本地合成回退路径的配色，按论文领域选 bg(浅色打底) + accent(强调色)，标题字色会随底色深浅自动适配。参考浅色调：通用 #F4F5F7+#2E86AB、生物 #EEF6F0+#2D8A5F、物理数学 #F1ECF8+#6A30C2、工程 #FBF0EC+#D85A3C、社科 #F4EEF2+#8A5A78、化学 #EAF4F8+#0E86C0。
用 AskUserQuestion 与用户确认选题角度：这篇论文发小红书主打哪个亮点 / 用什么钩子 / 面向哪类读者。带着确认结果再写文案。

Step 3：写小红书帖子（你来做）[确认]

按小红书风格亲自撰写，用 Write 落 xhs_post.json 和 xhs_post.md。

小红书文案规则（领域知识）：

标题 ≤20 字，吸睛：含核心价值、或数字、或对比、或悬念式提问。
正文 300–600 字，结构：
1. 开头 1–2 句钩子，抓住注意力
2. 这篇论文是什么、解决什么问题（2–3 句）
3. 3–5 个核心亮点，每点用 emoji 开头，简洁有力
4. 1–3 个关键实验数据，要具体
5. 对读者有什么用（1–2 句）
6. 结尾引导互动（如“你觉得这方法能用在哪？”）
风格：口语化、易读、不端学术腔，但忠实准确、不夸大、不编数据。
标签 8–12 个，写在正文末尾；hashtags 字段同步放这些标签（发布脚本读 hashtags）。
封面文字 cover_text ≤15 字（封面大字用）。

产物 schema —— xhs_post.json：

{"title": "...", "body": "含 emoji/换行，末尾带标签的完整正文",
 "hashtags": ["#标签1", "#标签2"], "cover_text": "≤15字封面词", "paper_title_zh": "论文中文标题"}

xhs_post.md：第一行 # {title}，然后正文；可在顶部放 ![封面](cover.png) 占位（封面在 Step 4 生成）。

写完用 AskUserQuestion 给用户看标题 + 正文摘要，确认或按反馈修改（可直接改 JSON/MD）。

Step 4：生成封面与配图（脚本，可选）

封面主/副标题此刻由你现拟（你已读透论文，比从 JSON 里捡更贴切），经 --title（主标题大字）/ --subtitle（副标题小字）传入：

pdf_path="/path/to/paper.pdf"
WORKDIR="$(dirname "$pdf_path")/.paper2anything/xhs/$(basename "${pdf_path%.*}")"
conda run -n paper2anything --no-capture-output \
  python "${SKILL_DIR}/scripts/cover.py" --workdir "$WORKDIR" \
  --title "你拟的封面主标题大字" --subtitle "你拟的副标题小字"

逻辑：默认用 OPENAI_IMAGE_MODEL（默认 gpt-image-2）生成竖版封面，主标题大字用你传入的 --title、副标题小字用 --subtitle（留空才分别回退 xhs_post.cover_text / 论文标题）；未配 OPENAI_API_KEY 或 key 不可用时回退本地合成——复用 understanding.important_figures 里 suitable_for_cover 最高分的论文原图（叠加 --title，配色取 cover_palette）；两者都不可用则 skipped（不阻断流程）。产出 cover.png。 生图 API 单次可能要好几分钟（经中转可达 6~7 分钟）——本命令的 Bash 超时设 ≥10 分钟（600000ms），别用默认 2 分钟，超时被杀时 logs/ 不会留 cover_result.json。

再生成正文配图（多图帖的第 2~N 张，纯本地排版、不调 API）：

conda run -n paper2anything --no-capture-output \
  python "${SKILL_DIR}/scripts/post_images.py" --workdir "$WORKDIR"

逻辑：读 understanding.post_figures，把选中的论文原图按序直接复制为 post_images/p1.png|jpg…（原图直出、不加工，后缀随原图）； understanding 没写 post_figures 时回退 important_figures 按分前 3；一张可用图都没有则 skipped（不阻断）。生成后逐张 Read 亲眼确认——图缩到手机宽度后糊、文字不可读，就回去调 post_figures（换图/删图）重跑本命令（重跑会清掉旧 p*）。

Step 5：发布到小红书（脚本 + 你协调，可选）

发布走开源的 xiaohongshu-mcp（自带无头 Chromium 的单二进制 + REST API）。登录一次后 cookies 持久、之后免登录。二进制由 ① 自动备好（XHS_MCP_BIN 仅自定义位置时配，见 Step 0）。首次配置/登录的分环境完整步骤见 references/publish-guide.md——先 Read 它。不发布就跳过本步，把产物路径告诉用户手动发。

① 确保 mcp 二进制就位并在固定持久目录运行（二进制不存在会自动下载；cookies 落这里、跨论文复用）：

export XHS_MCP_DIR="$HOME/.paper2anything/xhs"; mkdir -p "$XHS_MCP_DIR"
# 解析二进制：优先 .env 的 XHS_MCP_BIN；否则用持久目录里的；都没有就按平台自动下载
if [ -n "$XHS_MCP_BIN" ] && [ -x "$XHS_MCP_BIN" ]; then BIN="$XHS_MCP_BIN"; else
  case "$(uname -s)-$(uname -m)" in
    Linux-x86_64)  ASSET=xiaohongshu-mcp-linux-amd64 ;;
    Darwin-arm64)  ASSET=xiaohongshu-mcp-darwin-arm64 ;;
    Darwin-x86_64) ASSET=xiaohongshu-mcp-darwin-amd64 ;;
    *) ASSET= ; echo "未知平台，请手动下载 xiaohongshu-mcp 并在 .env 设 XHS_MCP_BIN" ;;
  esac
  BIN="$XHS_MCP_DIR/$ASSET"
  if [ -n "$ASSET" ] && [ ! -x "$BIN" ]; then
    echo "未找到 mcp 二进制，自动下载 $ASSET …"
    curl -fL -o "$XHS_MCP_DIR/$ASSET.tar.gz" "https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp/releases/latest/download/$ASSET.tar.gz" \
      && tar xzf "$XHS_MCP_DIR/$ASSET.tar.gz" -C "$XHS_MCP_DIR" && chmod +x "$BIN"
  fi
fi
# 起服务（已在跑就跳过；BIN 不可用则报错、不硬起）
if ! curl -sf http://localhost:18060/api/v1/login/status >/dev/null 2>&1; then
  if [ ! -x "$BIN" ]; then
    echo "mcp 二进制不可用（$BIN）——下载失败或平台不支持，无法发布；手动下载并设 XHS_MCP_BIN，见 references/publish-guide.md"
  else
    ( cd "$XHS_MCP_DIR" && nohup "$BIN" -port=:18060 > mcp.log 2>&1 & )
    for i in $(seq 1 30); do curl -sf http://localhost:18060/api/v1/login/status >/dev/null 2>&1 && break; sleep 2; done
  fi
fi

（首次会下载 mcp 二进制 + 其 Chromium（约 150MB），可能要等；日志见 $XHS_MCP_DIR/mcp.log。macOS 若被 Gatekeeper 拦：xattr -c "$BIN"。）

② 查登录态：

conda run -n paper2anything --no-capture-output python "${SKILL_DIR}/scripts/publish.py" --check-only

已登录 → 跳到 ④。未登录 → 走 ③。

③ 登录（仅首次或会话失效时）：登录要换带界面/monitor 的方式起 mcp，先停掉 ① 起的那个（按进程名精确停，别用 pkill -f，会误杀自身）：

pkill -x xiaohongshu-mcp; sleep 1

再照 references/publish-guide.md 按环境操作。无头服务器要点：带 -rod "monitor=:9273" 重起 mcp（保持默认无头）→ xhs_login.py 取码 → SendUserFile 把 qr.png 发用户、提醒首次可能要先在 monitor 端口(:9273)的浏览器界面里扫一道「新设备验证」码 → AskUserQuestion 等用户确认扫完 → 监测 cookies 写出 → 成功后再 pkill -x xiaohongshu-mcp 停掉、回 ① 重启（去掉 monitor、加载 cookies）。

conda run -n paper2anything --no-capture-output python "${SKILL_DIR}/scripts/xhs_login.py" \
  --out "$XHS_MCP_DIR/qr.png" --cookies "$XHS_MCP_DIR/cookies.json" --wait

④ 发布前给用户过目：Read xhs_post.json 把标题 + 正文发给用户看，SendUserFile 发 cover.png 与 post_images/ 下全部配图；用 AskUserQuestion 让用户确认发布并选可见性（选项默认「公开可见」，另有「仅自己可见」「仅互关好友可见」）。

⑤ 发布（传入用户选的可见性）：

pdf_path="/path/to/paper.pdf"
WORKDIR="$(dirname "$pdf_path")/.paper2anything/xhs/$(basename "${pdf_path%.*}")"
conda run -n paper2anything --no-capture-output \
  python "${SKILL_DIR}/scripts/publish.py" --workdir "$WORKDIR" --visibility "公开可见"

图集自动取封面 + post_images/ 下配图（按 p1、p2… 排序，含封面最多 18 张）。返回「发布成功」即完成。

Step 6：把成品归集到 PDF 旁

成品默认埋在 .paper2anything/xhs/<stem>/ 里不好找。文案+封面定稿后（无论是否走 Step 5 发布），把它们复制一份到与 PDF 同级的 <stem>_xhs/ 目录（.paper2anything 内副本保留不动），让用户在论文旁直接取用：

pdf_path="/path/to/paper.pdf"
WORKDIR="$(dirname "$pdf_path")/.paper2anything/xhs/$(basename "${pdf_path%.*}")"
DEST="${pdf_path%.*}_xhs"             # 与 PDF 同目录、同名 + _xhs 后缀
i=2; while [ -e "$DEST" ]; do DEST="${pdf_path%.*}_xhs_v$i"; i=$((i+1)); done   # 重名则追加 _v2、_v3
mkdir -p "$DEST"
cp "$WORKDIR/xhs_post.md" "$WORKDIR/xhs_post.json" "$DEST/"
[ -f "$WORKDIR/cover.png" ] && cp "$WORKDIR/cover.png" "$DEST/"   # 封面可能 skipped，存在才复制
[ -d "$WORKDIR/post_images" ] && cp -r "$WORKDIR/post_images" "$DEST/"   # 配图同理，存在才复制

xhs_post.md 以 ![封面](cover.png) 相对引用封面，故文案、封面与配图整组放进 <stem>_xhs/ 子目录、引用不破。

产物位置

中间产物落在论文旁 <pdf目录>/.paper2anything/xhs/<stem>/（同目录多篇论文按 <stem> 分篇、互不覆盖），最终成品另复制到 PDF 同级的 <stem>_xhs/（Step 6）：

路径	内容	谁写
`.paper2anything/xhs/<stem>/parsed/`	MinerU PIR（meta/sections/figures_index/references）	parse_pdf
`.paper2anything/xhs/<stem>/figures/`	论文插图实体	parse_pdf
`.paper2anything/xhs/<stem>/understanding/paper_understanding.json`	论文理解 + important_figures	你
`.paper2anything/xhs/<stem>/xhs_post.json` `xhs_post.md`	小红书文案	你
`.paper2anything/xhs/<stem>/cover.png`	封面	cover
`.paper2anything/xhs/<stem>/post_images/`	正文配图（论文原图直出 p1.png	jpg…）
`.paper2anything/xhs/<stem>/logs/`	各脚本 `*_result.json`	脚本
`<pdf目录>/<stem>_xhs/`	成品归集：`xhs_post.md` + `.json` + `cover.png` + `post_images/`，与 PDF 同级	你（Step 6）

重跑覆盖工作区 .paper2anything/xhs/<stem>/（中间产物）；归集步骤遇同名 <stem>_xhs/ 会另存为 _v2、_v3，不覆盖旧成品。

排错

MinerU 解析失败：核对 .env 的 MINERU_API_TOKEN（在 https://mineru.net 申请）；PDF 应 ≤200MB / ≤200 页；能访问 mineru.net。重跑 Step 1 即可（覆盖）。
封面没生成（skipped）：通常是既没配可用 OPENAI_API_KEY、又没有可复用的论文原图。配上 key 走 AI 生图，或确保 understanding.important_figures 有 suitable_for_cover:true 且 image_path 存在的图以供本地合成回退。
配图没生成 / 张数不对：post_figures[].image_path 必须取自 parsed/figures_index.json 且文件真实存在（路径错会逐张跳过）；understanding 没写 post_figures 时回退 important_figures 按分前 3；全无可用图则 skipped。发布只认 post_images/ 下的 p<序号>.* 文件。
发布步骤报错：未登录 → 按 references/publish-guide.md 完成登录（首次注意「新设备验证」）；连不上 mcp → 看 ① 是否成功起服务（二进制下载/启动失败查 $XHS_MCP_DIR/mcp.log）。登录成功后须重启 mcp 才会加载 cookies。不发布可跳过 Step 5、手动发产物。publish.py 非零退出（2=未登录、3=连不上）时 conda run 会附带打印一行 ERROR conda.cli.main_run——那只是退出码传播，不是脚本崩溃。
理解/文案不需要 API key：这两步是你亲自做的，不调用任何 LLM API。

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