paper2anything：丢一个 PDF，AI 帮你出五种学术宣传物料

paper2anything: Drop a PDF, Get Slides, Poster, Homepage, XHS Post, and WeChat Article

Tech-News

Jul 5, 2026

更新于 Jul 5, 2026

🇨🇳 中文

GitHub: QuZhan51496/paper2anything · 145 Stars · Apache-2.0 · AI4GC Lab · 浙江大学

论文写完，宣传就是另一场硬仗

发表一篇论文，只完成了一半工作。另一半——让更多人知道这项研究——需要的材料清单通常是这样的：

会议报告用的 PPT（配色、排版、图表全要重做）
NeurIPS / CVPR / ACL 海报墙要用的会议海报
投稿时要挂的项目主页（HTML 一个字一个字敲）
小红书、公众号的科普帖子（得写得让非专业人士也看得懂）

每一项都是耗时数小时甚至数天的工作，而且大多数情况下，你还要从头做四遍——因为这四种材料的格式、受众、风格完全不同。

paper2anything 把这四件事变成了一件事：把 PDF 丢给 Claude Code，说一句话，五种材料分别自动生成。

五个技能，五种产出

技能	输入	输出	触发语
paper2slides	论文 PDF	`.pptx` 演讲文稿	”make slides from this paper” / “帮我做这篇论文的 PPT”
paper2poster	论文 PDF	`poster.html` + `poster.png`	”make a poster from this paper” / “出海报”
paper2html	论文 PDF	`index.html` 项目主页	”turn this paper into a project page” / “做个主页”
paper2xhs	论文 PDF	小红书帖子（封面图 + 正文图）	“post this paper to Xiaohongshu” / “发小红书”
paper2wechat	论文 PDF	公众号文章（封面图 + 正文）	“write this paper as a WeChat article”

和传统方法的本质区别

传统方式：你把 PDF 复制粘贴给 ChatGPT 或者 Claude，说”帮我做 PPT”，得到的是一堆文字填进模板——配色是默认灰，图表是 AI 凭空画的，数字不一定对。

paper2anything 的做法：

MinerU 解析 PDF → 提取结构化文本 + 识别图表（用的是论文里的真实图，不是重新生成的）
内容分析 → 自动提取贡献点、数据、方法论，确定配色主题
生成产出 → 严格基于论文内容，不瞎编数字
子 Agent 盲审 → 生成后派一个独立的 Agent 来挑错（格式、数据、逻辑），确认通过才输出

这套流程保证了一件事：你出去报告或发帖子时，不会因为 AI 瞎编的数字被同行质疑。

实际效果：Showcase 图一张张看

paper2slides — 8 个领域的 PPT

覆盖的领域：HCI/VR、计算机视觉、药物发现、安全与溯源、多模态 Agent、量子计算、优化算法、ML 理论。每份 PPT 的配色和版式与论文主题贴合，不是同一个模板批量套用。

paper2poster — 9 个领域的会议海报

领域覆盖：药物设计、计算机图形学、HCI、材料科学、X 射线检测、NLP/LLM 安全、光学/光子学、统计 ML、计算机视觉。输出 poster.html（可在浏览器直接打印成 A0）+ poster.png（截图版）。

paper2html — 8 个领域的项目主页

覆盖领域：HCI/VR、药物发现、机器写作、机器人、安全、软件工程、Agent Skills、量化交易。单页 HTML，含摘要、方法、实验结果、引用格式，可直接放到 GitHub Pages 或服务器上。

paper2xhs — 10 篇小红书帖子

覆盖：世界模型、LLM Agent 社会、AI 供应链安全、LLM 评估、机器人操控、CS 教育、机器翻译、气候模拟、医学诊断、因果推断。每篇帖子包含封面图 + 多张内容图，内容是给非专业读者写的科普而不是论文摘要的复制粘贴。

安装教程（macOS 完整步骤）

前置条件

Claude Code 已安装（claude --version 能跑）
Conda 已安装（Miniconda 或 Anaconda）
MinerU API Token（免费注册）：去 mineru.net 注册，在 API 页面生成 token

Step 1：克隆仓库

git clone https://github.com/QuZhan51496/paper2anything.git
cd paper2anything

Step 2：一键安装

bash tools/install-macos.sh --create-env --shell-init

这条命令做了三件事：

conda env create（创建 paper2anything 环境）+ 安装 Playwright Chromium + pip 自检
把 5 个技能软链接到 ~/.claude/skills/，让 Claude Code 能自动发现
把 .env 的环境变量写入你的 shell 启动文件（~/.zshrc 或 ~/.bashrc），新开 shell 自动加载

运行完后，脚本会提示你还需要做两步：

Step 3：填写 `.env`

cp .env.example .env
# 用编辑器打开 .env，填入你的 MINERU_API_TOKEN

MINERU_API_TOKEN=your_token_here

Step 4：安装系统依赖

脚本会检测缺失的依赖并给出安装命令，macOS 常见的：

brew install poppler          # paper2slides 需要（PDF 渲染）
brew install --cask libreoffice  # paper2slides 的视觉 QA
brew install node             # paper2slides 的 PPT 渲染
npm install -g pptxgenjs react-icons react react-dom sharp

使用方式：三种调用方法

安装完成后，在 Claude Code 里用以下任意方式触发：

方式 1：自然语言（推荐）

打开 Claude Code，cd 到论文 PDF 所在的目录，然后直接说：

帮我把 attention_is_all_you_need.pdf 做成 PPT

把这个 PDF 做成小红书帖子，发布到我的账号

把 paper.pdf 转成会议海报

Claude Code 会自动匹配对应的 skill 并开始执行。

方式 2：斜杠命令（显式调用）

/paper2slides path/to/paper.pdf
/paper2poster path/to/paper.pdf
/paper2html   path/to/paper.pdf
/paper2xhs    path/to/paper.pdf
/paper2wechat path/to/paper.pdf

方式 3：不用 Claude Code，手动触发单个技能

如果你只想用某一个技能，可以只软链接那一个：

mkdir -p ~/.claude/skills
ln -sfn "$(pwd)/paper2slides" ~/.claude/skills/paper2slides

输出在哪里

所有产出的文件都放在论文 PDF 的同级目录：

~/papers/
├── attention.pdf
├── attention_slides/
│   └── attention.pptx          # ← paper2slides 的最终输出
├── attention_poster/
│   ├── poster.html              # ← paper2poster（浏览器打开直接打印）
│   └── poster.png               # ← paper2poster（截图版）
├── attention_html/
│   └── index.html               # ← paper2html（项目主页）
├── attention_xhs/
│   ├── xhs_post.md              # ← paper2xhs（帖子正文）
│   ├── cover.png                # ← 封面图
│   └── post_images/             # ← 内容图
└── attention_wechat/
    ├── wechat_article.md        # ← paper2wechat（公众号正文）
    └── cover.jpg                # ← 封面图

中间产物（解析缓存、草稿、QA 日志）全在隐藏目录 .paper2anything/ 里，不会污染你的工作区。

适合谁用

即将开会报告的研究生：提交 camera-ready 后直接跑 paper2slides，省出 3-4 小时做 PPT 的时间
需要投海报的学生：开会前一天晚上跑 paper2poster，省去手动排版
实验室负责学术传播的同学：每篇新论文出来，paper2xhs + paper2wechat 一起跑，公众号和小红书同步更新
导师/PI 想快速看某篇论文的要点：paper2html 出一个项目主页，结构清晰，5 分钟看完

技术细节：为什么不瞎编

paper2anything 的核心约束是 “只用论文里的真实信息”：

PDF 解析用 MinerU（不是 pdftotext）：MinerU 能识别论文的结构——哪些是正文、哪些是图表标题、哪些是数字——而不是把整个 PDF 当成一段文字
图片直接从 PDF 提取：不用 AI 重新画图，保证数字和图形忠实于原文
子 Agent 盲审：每次生成完，派一个没有参与生成过程的 Agent 来检查，找格式错误、数字不一致、逻辑跳跃

GitHub: QuZhan51496/paper2anything · AI4GC Lab · 浙江大学 · Apache-2.0
依赖：MinerU（PDF 解析）· xiaohongshu-mcp（小红书发布）· md2wechat（公众号格式化）

© 2026 Author: Mycelium Protocol. 本文采用 CC BY 4.0 授权。

🇬🇧 English

TL;DR: paper2anything (QuZhan51496/paper2anything, 145★, Apache-2.0, AI4GC Lab at Zhejiang University) is a Claude Code agent skills pack that turns a single academic paper PDF into five promotion-ready artifacts: a .pptx presentation deck, a poster.html+poster.png conference poster, an index.html project homepage, a Xiaohongshu multi-image post, and a WeChat Official Account article. PDF parsing uses MinerU (structure-aware, not raw text extraction). Real figures come from the PDF — no AI-hallucinated diagrams. A blind-review sub-agent checks each output for factual consistency before delivery. 145 stars. Install in one command on macOS or Linux.

What It Does

Five skills, one install. Each lives in its own subdirectory with a SKILL.md that tells Claude Code how to auto-trigger it from natural language. You don’t need to memorize a command — just say “make slides from this paper” or “post this to Xiaohongshu” and the right skill fires.

Install (macOS)

git clone https://github.com/QuZhan51496/paper2anything.git
cd paper2anything
bash tools/install-macos.sh --create-env --shell-init
cp .env.example .env   # fill in MINERU_API_TOKEN (free at mineru.net)
brew install poppler && brew install --cask libreoffice
npm install -g pptxgenjs react-icons react react-dom sharp

Use It

Drop a PDF and say what you want:

make attention.pdf into slides
make a conference poster from this paper
post this paper to Xiaohongshu
write this paper as a WeChat article
turn this PDF into a project homepage

Or use the explicit slash commands: /paper2slides, /paper2poster, /paper2html, /paper2xhs, /paper2wechat.

Why It Doesn’t Hallucinate

PDF parsing via MinerU (structure-aware) → figures extracted directly from the PDF (not AI-regenerated) → blind-review sub-agent checks output for data consistency before delivery. The constraint is strict: only real information from the paper makes it into the output.

Output Structure

All deliverables land in <paper-name>_<skill>/ next to your PDF. Intermediate artifacts go to .paper2anything/ (hidden). Zero workspace pollution.

Links: GitHub · AI4GC Lab

© 2026 Author: Mycelium Protocol. Licensed under CC BY 4.0.

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