让 AI 在英文技术论文原句旁，写下真正有用的中文夹注。
Interlinear 是一个跨 agent 的论文阅读 skill。它识别缩写、符号、命名定理和“看似熟悉但语义特殊”的词，在不改写作者论证的前提下插入简短中文解释。
它首先服务量子计算论文，也能通过上下文发现机制处理物理、计算机科学和其他技术领域。
仓库同时提供终端 Skill 和完全本地的 Web 论文工作台，但两者是独立入口：安装或调用 Skill 不会启动 Web，启动 Web 也不会读取终端对话。
| 入口 | 启动方式 | 负责 |
|---|---|---|
| 终端 / 对话 Skill | 在 agent 中调用 $interlinear |
论文阅读、行间注释、术语表、逐节交付、Markdown 导出 |
| Web 工作台 | 显式运行 python -m interlinear_web |
高清原页、坐标高亮、注释卡片、自动排版、原生 PDF 批注导出 |
两个入口不会自动启动、读取或修改对方的状态。需要把终端注释带到 Web 时，由用户显式复制或重新创建。
原文：
However, noise in quantum gates will limit the size of circuits that can be run reliably, unless quantum error correction is used.
Interlinear：
However, noise in quantum gates【量子门噪声：实际操作偏离目标变换，使误差随电路累积】 will limit the size of circuits【量子电路：按依赖关系排列的量子操作序列】 that can be run reliably, unless quantum error correction【量子纠错：把逻辑信息编码到更大系统中，通过综合征检测并修正错误】 is used.
它做的不是全文机翻，而是保留英文阅读节奏，专门消除术语造成的认知中断。
| 能力 | 全文翻译 | 通用总结 | Interlinear |
|---|---|---|---|
| 保留原句和公式 | — | — | ✓ |
| 只解释真正阻碍理解的词 | — | — | ✓ |
| 根据读者水平控制密度 | — | — | ✓ |
| 统一缩写、全称与复现简注 | — | — | ✓ |
| 区分已验证、推断与待核信息 | — | — | ✓ |
| 提供定义式与几何直觉式解释 | — | — | ✓ |
| 原词 | 定义式 | 几何直觉式 |
|---|---|---|
quantum gate |
作用于量子态的基本控制操作 | 在布洛赫球上精确旋转状态箭头 |
decoherence |
系统与环境作用导致相干信息不可用 | 相位信息向环境泄漏，状态箭头逐渐缩短 |
Grover's algorithm |
用振幅放大加速无结构搜索 | 状态在二维子空间中逐步旋向正确答案 |
几何模式会明确标记类比边界，不用“听起来直观但物理上错误”的故事换取易懂。
flowchart LR
A[论文 / URL / DOI / PDF] --> B[建立论证地图]
B --> C[发现术语与符号]
C --> D[按读者水平筛选]
D --> E[查证并标置信心]
E --> F[注入中文夹注]
F --> G[机器保真校验]
G --> H[一致性与遗漏复查]
- 三档读者水平：
basic、intermediate、advanced - 两种解释风格：定义式、几何直觉式
- 终端四种交付方式：行间注释、术语表、逐节阅读、Markdown 导出
- 64 个量子术语族：以源码实际可验证数量为准
- 渐进加载：只在需要时加载论文获取、注释规则、几何直觉或量子术语参考
- 机器质量门禁：自动检查原文保真、夹注格式、密度与统计一致性
使用开放的 skills CLI 自动发现仓库中的 interlinear skill：
npx skills add BladeDancer743/Interlinear --skill interlinear -g只安装到指定 agent：
npx skills add BladeDancer743/Interlinear --skill interlinear -g -a codex
npx skills add BladeDancer743/Interlinear --skill interlinear -g -a claude-code
npx skills add BladeDancer743/Interlinear --skill interlinear -g -a opencode复制 interlinear/ 整个目录到对应 agent 的 skills 目录，并保持目录名为 interlinear。
直接给论文、章节或片段：
用 $interlinear 通读这篇论文，按 intermediate 难度给摘要和引言加定义式夹注：
https://arxiv.org/abs/1801.00862
用 $interlinear 解释 §2，只注释阻碍理解的术语；量子门和纠错码使用几何直觉模式。
用 $interlinear 检查这段注释有没有误导性的物理类比，并给出修正版。
长论文默认先建立 thesis map，再逐节交付；不会为了“全文处理”把整个 PDF 粗暴塞进一次上下文。
Web 工作台属于独立应用层，必须显式启动，不会增加 agent 每次调用
Skill 时的上下文负担，也不会读取终端会话。它默认只监听
127.0.0.1，页面渲染、文本提取、全文搜索与文件缓存都在本机完成。
本地文档库 → 高清原页 + 页面缩略图
├→ 可检索正文
├→ 坐标高亮 + 中文注释
├→ 自适应页边 / 聚焦 / 列表排版
├→ PDF 目录与元数据
└→ 嵌入位图与矢量绘制信息
先克隆完整仓库，然后启动：
python -m venv .venv
python -m pip install -r requirements-web.txt
python -m interlinear_web --openWindows PowerShell 也可以直接使用虚拟环境中的 Python：
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -r requirements-web.txt
.\.venv\Scripts\python.exe -m interlinear_web --open浏览器会打开 http://127.0.0.1:8765。导入后的文件和渲染缓存保存在 Git 忽略的 .interlinear-web/，不会上传到任何远程服务。
在右侧“正文”中选择一段连续原文，点击“选中后加注”，写入中文解释并选择已核实、推断或待核状态。工作台会把选区映射回 PDF 坐标，并使用稳定编号关联原文与注释卡。
自动排版决策器会在页面缩放或窗口变化后重新判断：
- 页边：空间充足、注释不密集时，全部卡片沿页边避碰展开；
- 聚焦：页边空间有限时，保留所有锚点，只展开当前注释；
- 列表：窄屏、长注释或高密度页面，把注释放在页面下方。
工具栏可以覆盖自动选择。下载按钮会生成一份新的 PDF，使用标准高亮与评论批注，不会修改导入的原文件。
- PDF：内置支持。可按 72–300 DPI 查看完整原页，提取正文、目录、链接数、嵌入位图和矢量绘制信息，并导出标准高亮/评论批注。
- CAJ：界面可直接接收，但转换由本机可用的
caj2pdf或用户指定转换器完成。 - CAJ 变体：CAJ/HN 等内部格式兼容性并不统一；转换失败时，工作台会显示真实错误，不会假装已经解析。
- 保底路径：可在 CAJViewer 中使用“打印为 PDF”，再把 PDF 导入工作台。
如果 caj2pdf 不在 PATH，可以用一个不经过 shell 执行的命令模板指定转换器：
$env:INTERLINEAR_CAJ_COMMAND = 'caj2pdf convert {input} -o {output}'
.\.venv\Scripts\python.exe -m interlinear_web --open详细的接口、存储与安全说明见 本地工作台文档。
把精确原文保存为 source.txt，并按 Skill 约定在导出稿中加入不可见的
source markers，然后运行：
python interlinear/scripts/validate_annotation.py \
source.txt annotated.md --require-summary校验器会在移除 【…】 后比对原文，同时检查括号、夹注格式、公式/代码保护、
单句密度和节尾统计。它是零依赖脚本，随 Skill 一起安装。
Interlinear/
├── interlinear/ # 可安装 skill
│ ├── SKILL.md # 202 行核心工作流
│ ├── agents/openai.yaml # Codex UI 元数据
│ ├── scripts/
│ │ └── validate_annotation.py # 注释稿机器验收
│ └── references/
│ ├── annotation-policy.md
│ ├── geometric-intuition.md
│ ├── paper-acquisition.md
│ └── quantum-terminology.md
├── interlinear_web/ # 本地 PDF / CAJ 论文工作台
│ ├── app.py # 本地 API 与静态界面
│ ├── store.py # 私有文档库、提取、注释与渲染
│ ├── caj.py # 可选 CAJ 转换器适配层
│ └── static/ # 离线前端
├── scripts/validate_skill.py # 结构、链接、隐私与指标校验
├── tests/ # Skill、PDF、CAJ 与 API 回归测试
├── docs/
│ ├── annotation-layout.md # Web 专属排版决策
│ └── ... # 设计、评测与扩展文档
└── .github/ # CI 与社区协作入口
核心 SKILL.md 保持短小；详细知识按任务加载，避免每次调用都占用整份术语库。
Interlinear 会：
- 保留公式、符号、引用编号和作者原意；
- 优先使用论文自身定义与权威来源；
- 对未核实内容标记
⚠️推断或🔍待核； - 区分几何类比与真实物理机制；
- 控制注释密度并进行二次遗漏扫描。
- 对导出稿执行可复现的原文保真与输出契约校验。
Interlinear 不会：
- 调用终端 Skill 时自动启动 Web 服务；
- 启动 Web 时读取或修改终端对话状态；
- 绕过付费墙；
- 把抓取到的受版权保护论文全文重新发布；
- 把逻辑量子比特描述为“无错”；
- 暗示纠缠可以超光速通信；
- 用虚假的术语数量或能力指标包装项目。
v4.3.0 加入了坐标锚定注释、原生 PDF 批注导出和自适应排版决策器，并明确隔离终端 Skill 与 Web 工作台的启动、依赖和状态边界。
当前重点：
- 增加可选 OCR，为纯扫描 PDF 提供正文识别；
- 扩大不同 CAJ 内部变体的兼容性测试；
- 增加可复现的论文片段评测集；
- 扩充量子之外的领域 reference；
- 对术语翻译和几何类比建立来源审查；
- 收集 Claude Code、Codex 与 OpenCode 的实际调用反馈。
术语修正、误导性类比、漏注案例和新领域词表都很有价值。提交前请阅读 CONTRIBUTING.md。
安全或隐私问题请查看 SECURITY.md，社区行为规范见 CODE_OF_CONDUCT.md。