PaperDelta CLI
PaperDelta находит в статье места, которые устарели после изменения результатов эксперимента, и собирает их в отчет.
- 168 ★ репозитория
- Последний коммит
Минимальный доступ
Почему такой уровень
- Инструмент читает рукопись и данные локально, а MCP-режим не пишет в файлы статьи.
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add cli/paperdeltaОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемМинимальный доступИнструмент ничего не запускает и не ходит в сеть.
- Инструмент читает рукопись и данные локально, а MCP-режим не пишет в файлы статьи.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
PaperDelta, локальный CLI на Python, связывает числа и утверждения в рукописи с заявленными данными эксперимента. Если точность изменилась с 84,1 до 80,9 процента, программа показывает, где аннотация, таблица и приложение еще повторяют старое число, и какие выводы больше не держатся. Источники: LaTeX, Markdown и Quarto, опционально Word и PDF. Арифметика точная, проверка не требует ключа модели, GPU или TeX. Для агентов есть 22 необязательных MCP-инструмента, которые файлы статьи не меняют.
Для кого. Исследователи, которые правят эксперименты после написания статьи и боятся забыть старые числа в тексте.
Подходит, если
- Перезапуск эксперимента изменил метрику, и нужно найти все места с прежним числом.
- Перед отправкой статьи проверяют, что заявление «лучше базового метода» еще подтверждается.
- Агент в Claude Code или Codex собирает кандидатов на правку через MCP, не трогая файлы.
- Отчет открывают офлайн в HTML и разбирают место за местом вместе с соавторами.
Не подходит, если
- Данные эксперимента нигде не записаны: инструменту нужна декларация источников.
- Хотят автоматическую правку текста: PaperDelta ничего не пишет в файлы статьи.
- Статья в формате, которого нет в списке: поддерживаются статические LaTeX, Markdown, Quarto, Word и PDF.
Пример запроса к агенту
Запусти проверку PaperDelta по статье и данным в `results/metrics.csv`, перечисли места со старыми числами.Ограничения
Нужен Python 3.11 или новее. Поддерживается статическая разметка: динамические макросы LaTeX и сложные вставки не разбираются. Чтение Word и PDF ставится дополнительными пакетами `paperdelta[docx]` и `paperdelta[pdf]`. MCP включается через `paperdelta[mcp]`. Автоматическое сопоставление остается экспериментальным: в реальном исследовании версии 1.4 модель не получила ни одного полного соответствия из девяти. Инструмент показывает места для проверки, решение о выводах остается за автором. Последняя версия на момент проверки — 2.0.0.
Как отключить. Удалите пакет командой `python -m pip uninstall paperdelta` и уберите запуск `paperdelta mcp` из конфигурации агента.
Частые вопросы
Нужен ли ключ модели?
Нет. Проверка работает локально, без ключа модели, GPU и установленного TeX.
Меняет ли программа файлы статьи?
Нет. MCP-инструменты читают, проверяют и готовят предложения, но не принимают сопоставления и не пишут в файлы статьи.
Как включить поддержку PDF и Word?
Поставьте `paperdelta[pdf]` или `paperdelta[docx]`. Базовая установка читает LaTeX, Markdown и Quarto.
Какие форматы статьи поддерживаются?
LaTeX, Markdown и Quarto читаются из коробки, Word и PDF подключаются дополнительными пакетами.
Сколько MCP-инструментов у PaperDelta?
Двадцать два необязательных. Четыре из них работают сессиями пакетного выбора кандидатов.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
CLI-инструментыУтилита Microsoft и MCP-сервер, которые переводят PDF, Word, Excel, PowerPoint, HTML и другие файлы в Markdown для модели
Скиллы Anthropic
Skills
Официальные примеры скиллов Anthropic: документы docx, pdf, pptx, xlsx, дизайн, MCP builder и спецификация Agent Skills
Скилл рисует проверенные схемы архитектуры, процессов, последовательностей и потоков данных в один интерактивный HTML-файл
Скиллы PaddleOCR
PaddleOCR Agent Skills
Два официальных скилла PaddleOCR: распознавание текста с картинок и PDF и разбор сложных документов в Markdown
MinerU — CLI с библиотекой документов: уже разобранный отчет можно искать и читать повторно из локального кеша.
Tesseract OCR — CLI для сканов с несколькими языками: оператор выбирает языковые данные и сравнивает результат на странице.
Коротко о README
README открывается примером, где точность падает с 84,1 до 80,9 процента, и показывает демонстрационный отчет. Дальше идут установка, быстрый старт, поддерживаемый объем и режим работы с агентом.