paper2code

Скилл для агента: превращает статью с arxiv в минимальную реализацию на Python, где код привязан к разделам и формулам, а неуказанные места честно помечены

Скилл

Средний риск

Средний уровень ставим, когда инструмент запускает код, ходит в сеть или читает файлы проекта. Перед установкой посмотрите, что именно он делает.

Почему такой уровень

  • Устанавливает пакеты через pip и скачивает статьи из сети
  • Создает файлы кода и артефакты в рабочем каталоге проекта
Все причины и проверки

prathamlearnstocode/paper2code

Установка

В терминале, через SkillFoxx CLI

npx skillfoxx add skills/paper2code

Определит агенты на машине, проверит риск и зафиксирует версию.

Другие способы установки

Выполните в терминале в папке проекта

npx skills add prathamlearnstocode/paper2code --skill paper2code -a claude-code -y

Утилита skills ставит текущую версию из репозитория. Чтобы скилл работал во всех проектах, добавьте флаг -g.

Без сторонних утилит, из коммита fcffce7
tmp=$(mktemp -d)
git clone --filter=blob:none --no-checkout https://github.com/prathamlearnstocode/paper2code.git "$tmp"
git -C "$tmp" sparse-checkout set --no-cone /skills/paper2code/
git -C "$tmp" checkout fcffce7a1250659ed74f2a96cdf54595c92306c4
mkdir -p .claude/skills
cp -R "$tmp/skills/paper2code" .claude/skills/paper2code

Команды для macOS и Linux, на Windows выполните их в Git Bash.

Выполните в терминале в папке проекта

npx skills add prathamlearnstocode/paper2code --skill paper2code -a cursor -y

Утилита skills ставит текущую версию из репозитория. Чтобы скилл работал во всех проектах, добавьте флаг -g.

Без сторонних утилит, из коммита fcffce7
tmp=$(mktemp -d)
git clone --filter=blob:none --no-checkout https://github.com/prathamlearnstocode/paper2code.git "$tmp"
git -C "$tmp" sparse-checkout set --no-cone /skills/paper2code/
git -C "$tmp" checkout fcffce7a1250659ed74f2a96cdf54595c92306c4
mkdir -p .agents/skills
cp -R "$tmp/skills/paper2code" .agents/skills/paper2code

Команды для macOS и Linux, на Windows выполните их в Git Bash.

Выполните в терминале в папке проекта

npx skills add prathamlearnstocode/paper2code --skill paper2code -a github-copilot -y

Утилита skills ставит текущую версию из репозитория. Чтобы скилл работал во всех проектах, добавьте флаг -g.

Без сторонних утилит, из коммита fcffce7
tmp=$(mktemp -d)
git clone --filter=blob:none --no-checkout https://github.com/prathamlearnstocode/paper2code.git "$tmp"
git -C "$tmp" sparse-checkout set --no-cone /skills/paper2code/
git -C "$tmp" checkout fcffce7a1250659ed74f2a96cdf54595c92306c4
mkdir -p .github/skills
cp -R "$tmp/skills/paper2code" .github/skills/paper2code

Команды для macOS и Linux, на Windows выполните их в Git Bash.

Выполните в терминале в папке проекта

npx skills add prathamlearnstocode/paper2code --skill paper2code -a codex -y

Утилита skills ставит текущую версию из репозитория. Чтобы скилл работал во всех проектах, добавьте флаг -g.

Без сторонних утилит, из коммита fcffce7
tmp=$(mktemp -d)
git clone --filter=blob:none --no-checkout https://github.com/prathamlearnstocode/paper2code.git "$tmp"
git -C "$tmp" sparse-checkout set --no-cone /skills/paper2code/
git -C "$tmp" checkout fcffce7a1250659ed74f2a96cdf54595c92306c4
mkdir -p .agents/skills
cp -R "$tmp/skills/paper2code" .agents/skills/paper2code

Команды для macOS и Linux, на Windows выполните их в Git Bash.

Выполните в терминале в папке проекта

npx skills add prathamlearnstocode/paper2code --skill paper2code -a gemini-cli -y

Утилита skills ставит текущую версию из репозитория. Чтобы скилл работал во всех проектах, добавьте флаг -g.

Без сторонних утилит, из коммита fcffce7
tmp=$(mktemp -d)
git clone --filter=blob:none --no-checkout https://github.com/prathamlearnstocode/paper2code.git "$tmp"
git -C "$tmp" sparse-checkout set --no-cone /skills/paper2code/
git -C "$tmp" checkout fcffce7a1250659ed74f2a96cdf54595c92306c4
mkdir -p .agents/skills
cp -R "$tmp/skills/paper2code" .agents/skills/paper2code

Команды для macOS и Linux, на Windows выполните их в Git Bash.

Выполните в терминале в папке проекта

tmp=$(mktemp -d)
git clone --filter=blob:none --no-checkout https://github.com/prathamlearnstocode/paper2code.git "$tmp"
git -C "$tmp" sparse-checkout set --no-cone /skills/paper2code/
git -C "$tmp" checkout fcffce7a1250659ed74f2a96cdf54595c92306c4
mkdir -p .devin/skills
cp -R "$tmp/skills/paper2code" .devin/skills/paper2code

Команды для macOS и Linux, на Windows выполните их в Git Bash.

Бывший Windsurf.

Выполните в терминале в папке проекта

npx skills add prathamlearnstocode/paper2code --skill paper2code -a cline -y

Утилита skills ставит текущую версию из репозитория. Чтобы скилл работал во всех проектах, добавьте флаг -g.

Без сторонних утилит, из коммита fcffce7
tmp=$(mktemp -d)
git clone --filter=blob:none --no-checkout https://github.com/prathamlearnstocode/paper2code.git "$tmp"
git -C "$tmp" sparse-checkout set --no-cone /skills/paper2code/
git -C "$tmp" checkout fcffce7a1250659ed74f2a96cdf54595c92306c4
mkdir -p .cline/skills
cp -R "$tmp/skills/paper2code" .cline/skills/paper2code

Команды для macOS и Linux, на Windows выполните их в Git Bash.

Выполните в терминале в папке проекта

npx skills add prathamlearnstocode/paper2code --skill paper2code -a roo -y

Утилита skills ставит текущую версию из репозитория. Чтобы скилл работал во всех проектах, добавьте флаг -g.

Без сторонних утилит, из коммита fcffce7
tmp=$(mktemp -d)
git clone --filter=blob:none --no-checkout https://github.com/prathamlearnstocode/paper2code.git "$tmp"
git -C "$tmp" sparse-checkout set --no-cone /skills/paper2code/
git -C "$tmp" checkout fcffce7a1250659ed74f2a96cdf54595c92306c4
mkdir -p .roo/skills
cp -R "$tmp/skills/paper2code" .roo/skills/paper2code

Команды для macOS и Linux, на Windows выполните их в Git Bash.

Форк Roo Code, папки .roo те же.

Выполните в терминале в папке проекта

npx skills add prathamlearnstocode/paper2code --skill paper2code -a opencode -y

Утилита skills ставит текущую версию из репозитория. Чтобы скилл работал во всех проектах, добавьте флаг -g.

Без сторонних утилит, из коммита fcffce7
tmp=$(mktemp -d)
git clone --filter=blob:none --no-checkout https://github.com/prathamlearnstocode/paper2code.git "$tmp"
git -C "$tmp" sparse-checkout set --no-cone /skills/paper2code/
git -C "$tmp" checkout fcffce7a1250659ed74f2a96cdf54595c92306c4
mkdir -p .agents/skills
cp -R "$tmp/skills/paper2code" .agents/skills/paper2code

Команды для macOS и Linux, на Windows выполните их в Git Bash.

Выполните в терминале в папке проекта

tmp=$(mktemp -d)
git clone --filter=blob:none --no-checkout https://github.com/prathamlearnstocode/paper2code.git "$tmp"
git -C "$tmp" sparse-checkout set --no-cone /skills/paper2code/
git -C "$tmp" checkout fcffce7a1250659ed74f2a96cdf54595c92306c4
mkdir -p .agents/skills
cp -R "$tmp/skills/paper2code" .agents/skills/paper2code

Команды для macOS и Linux, на Windows выполните их в Git Bash.

Выполните в терминале в папке проекта

tmp=$(mktemp -d)
git clone --filter=blob:none --no-checkout https://github.com/prathamlearnstocode/paper2code.git "$tmp"
git -C "$tmp" sparse-checkout set --no-cone /skills/paper2code/
git -C "$tmp" checkout fcffce7a1250659ed74f2a96cdf54595c92306c4
mkdir -p .agents/skills
cp -R "$tmp/skills/paper2code" .agents/skills/paper2code

Команды для macOS и Linux, на Windows выполните их в Git Bash.

Понадобится: Node.js

Сверено с репозиторием 25 сент. 2026, коммит fcffce7.

Текст для агента

Установи скилл: npx skills add PrathamLearnsToCode/paper2code/skills/paper2code, выбери агентов и область установки. Запуск: /paper2code с arxiv-ссылкой или идентификатором статьи.

Другие способы из описания автора
npx skills add PrathamLearnsToCode/paper2code/skills/paper2code

Установщик спросит агентов, область установки и способ подключения.

Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.

Что делает

Скилл проводит агента по конвейеру: скачивает и парсит статью с arxiv, определяет один основной вклад работы, проводит аудит неоднозначностей и только потом пишет код. Каждое нетривиальное решение снабжается ссылкой на раздел и уравнение статьи, а места, которые статья не описывает, помечаются тегами вроде UNSPECIFIED и PARTIALLY_SPECIFIED с перечнем разумных альтернатив. На выходе получается структура проекта с моделью, функциями потерь, конфигом гиперпараметров, заметками о воспроизведении и учебным ноутбуком. Есть режимы minimal, full и educational и выбор фреймворка pytorch, jax или numpy. Скилл не додумывает детали молча и не гарантирует правоту самой статьи.

Для кого. Для разработчиков и исследователей, которые реализуют статьи по машинному обучению и хотят проверяемый код.

Подходит, если

  • Нужно получить рабочий каркас реализации статьи по arxiv-ссылке или идентификатору
  • Нужно видеть, какие детали взяты из статьи, а какие выбраны за нее
  • Нужен учебный разбор архитектуры с привязкой кода к разделам работы

Не подходит, если

  • Нужен полный продакшн-пайплайн обучения с трекингом и распределенным запуском
  • Нужна гарантия корректности результата, а не честная реализация того, что описано в статье

Пример запроса к агенту

Реализуй статью https://arxiv.org/abs/1706.03762 с привязкой кода к разделам

Ограничения

Скилл не гарантирует корректность: если статья неполна или ошибочна, это отразится на коде, но будет помечено. Он не скачивает датасеты, а дает каркас класса Dataset с инструкциями. Он не поднимает инфраструктуру обучения, не реализует бейзлайны и не переписывает стандартные компоненты. Для парсинга он ставит пакеты через pip и ходит в сеть за статьей, а качество результата зависит от модели самого агента.

Как отключить. Удалите скилл из каталога скиллов агента. Если ставили через symlink, уберите ссылку, при копировании удалите папку paper2code.

Проверка безопасности

  • Устанавливает пакеты через pip и скачивает статьи из сети
  • Создает файлы кода и артефакты в рабочем каталоге проекта

Коротко о README

README объясняет проблему: статьи по машинному обучению часто умалчивают о гиперпараметрах, а наивная генерация кода молча заполняет пробелы. paper2code отвечает на это привязкой каждого решения к разделу и уравнению, аудитом неоднозначностей до написания кода и честными пометками неуказанных мест. Установка идет командой npx skills add с выбором агентов и способа подключения. На выходе получаются model.py, loss.py, конфиг гиперпараметров, файл заметок о воспроизведении и ноутбук, запускаемый на CPU с игрушечными размерностями. В репозитории есть готовые разборы для статей Attention Is All You Need и DDPM. Лицензия MIT.

SKILL.md

---
name: paper2code
description: Converts an arxiv paper into a minimal, citation-anchored Python implementation. Trigger when user runs /paper2code with an arxiv URL or paper ID, says "implement this paper", or pastes an arxiv link asking for implementation. Flags all ambiguities honestly. Never invents implementation details not stated in the paper.
---

# paper2code — Orchestration

You are executing the paper2code skill. This file governs the high-level flow. Each stage dispatches to a detailed reasoning protocol in `pipeline/`. Do NOT skip stages. Do NOT combine stages. Execute them in order.

## Parse arguments

Extract from the user's input:
- `ARXIV_ID`: the arxiv paper ID (e.g., `2106.09685`). Strip any URL prefix.
- `MODE`: one of `minimal` (default), `full`, `educational`.
- `FRAMEWORK`: one of `pytorch` (default), `jax`, `numpy`.

If the user provided a full URL like `https://arxiv.org/abs/2106.09685`, extract the ID `2106.09685`.
If the user provided a versioned ID like `2106.09685v2`, keep the version.

## Set up working directory

Create a temporary working directory: `.paper2code_work/{ARXIV_ID}/`
This is where intermediate artifacts go. The final output goes in the current directory under `{paper_slug}/`.

Частые вопросы

Что делать с неуказанными деталями?

Скилл ставит разумное значение по умолчанию и помечает строку тегом UNSPECIFIED с альтернативами, чтобы решение можно было проверить по статье.

Какие форматы ввода понимает?

Полную ссылку вида https://arxiv.org/abs/XXXX.XXXXX, голый идентификатор и версионный идентификатор, плюс флаги режима и фреймворка.

Выбор редакции

166 скиллов для научных задач: биоинформатика, хемоинформатика, клинические данные, геоданные и доступ к 100+ базам

СкиллСредний риск47 тыс.Звезды репозитория
Официальный

Открытый MCP-сервер Google для баз данных: готовые инструменты для Postgres, MySQL, BigQuery, Spanner и других, плюс свои инструменты в tools.yaml

MCP-серверВысокий риск16,5 тыс.Звезды репозитория
Выбор редакции

Официальные скиллы Hugging Face: работа с Hub через CLI hf, датасеты, обучение моделей, Spaces, оценка и деплой

СкиллВысокий риск11,1 тыс.Звезды репозитория
Официальный

Язык визуализации для агентов и MCP-сервер: из простой семантической спецификации собираются аккуратные графики

MCP-серверСредний рискБез VPN4,3 тыс.Звезды репозитория
Foxx AIpaper2code

Я Foxx AI и уже разобрал этот инструмент. Спросите про установку, настройку или что угодно еще, отвечу простыми словами.