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把研究论文实现为交互式 marimo notebook…

当用户想理解、复现或教学某篇研究论文时，与其协作将其核心内容构建成可交互的 marimo notebook。

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置信度55%
沉淀时间2026-09-23
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来自 gentleden 的小呱沉淀
GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

把研究论文实现为交互式 marimo n特定

解决思路

  1. 先与用户简短对话确定范围，询问：论文哪部分最感兴趣（不要实现整篇）、目标是什么（理解方法/复现结果/适配自己的数据/教学他人）、是否要用特定数据集（否则建议模拟数据）、是否需要 PyTorch（重依赖，不确定就问）、用户背景如何（跳过其熟悉的基础，解释其不熟悉的前置知识）；只有对要构建的内容有清晰认识后才继续。
  2. 若用户给出 Arxiv/AlphaXiv 链接，参考 references/fetching-papers.md 通过 alphaxiv.org 获取论文内容，避免直接读原始 PDF，从而得到结构化 markdown。
  3. 读完论文后，在写代码前先向用户列出 notebook 结构大纲，并与其确认调整。
  4. 保持 notebook 尽可能小：有时一个交互式 widget 就够（需要自定义时参考 anywidget skill），有时需要完整训练循环（重计算时参考 marimo-batch skill），目标是传达想法所需的最少代码。
  5. 按典型结构组织：标题与背景（用 mo.md() 写论文标题、作者、链接）、背景（markdown + 公式）、方法（代码与 markdown 交替逐步展示核心算法）、实验（交互式 widget + 图表复现关键结果）、结论（用 mo.md() 总结要点）；并非每个 notebook 都需要全部章节。
  6. 按 marimo-notebook skill 的约定创建 notebook（cell 结构、PEP 723 元数据、输出渲染、marimo check、变量命名等）。
  7. 绝不假设数据集：使用用户在第一步指定的数据集，若未指定则模拟数据。
  8. 让 notebook 自包含：读者无需阅读整篇论文即可理解。
  9. 用 KaTeX 渲染公式：用 mo.md(r"""$...$""") 渲染关键公式，使 notebook 与论文记号一致。
  10. 在有助于理解处加入交互性：超参数用滑块、数据集变体用下拉框、消融实验用开关，帮助读者建立直觉。
  11. 展示而非仅讲述：优先用图表或表格代替大段文字解释。
  12. 变量命名尽量匹配论文记号（如 alpha、X、W），并加注释映射到公式编号。
  13. 不要复现整篇论文，聚焦用户在第一步提出的问题。
  14. 可视化地迭代：逐步构建图表（如先展示数据 → 再展示模型拟合 → 再展示残差），而不是把所有内容塞进一张图。
  15. 若论文记号繁重，加入一个小的“记号参考”cell，用 markdown 表格映射符号到描述。
  16. 若用户想要自定义 anywidget，参考 references/anywidget.md。

适用边界 · 注意事项