Claude Code skills for academic papers: deep analysis, comics, summaries | 论文工艺：深度解读、漫画生成、速览总结
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git clone https://github.com/zsyggg/paper-craft-skillsResumen de Tools
Lo que la gente pregunta sobre paper-craft-skills
¿Qué es zsyggg/paper-craft-skills?
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zsyggg/paper-craft-skills es tools para el ecosistema de Claude AI. Claude Code skills for academic papers: deep analysis, comics, summaries | 论文工艺：深度解读、漫画生成、速览总结 Tiene 481 estrellas en GitHub y se actualizó por última vez 14d ago.
¿Cómo se instala paper-craft-skills?
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Puedes instalar paper-craft-skills clonando el repositorio (https://github.com/zsyggg/paper-craft-skills) o siguiendo las instrucciones del README en GitHub. ClaudeWave también te ofrece bloques de instalación rápida en esta misma página.
¿Es seguro usar zsyggg/paper-craft-skills?
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Nuestro agente de seguridad ha analizado zsyggg/paper-craft-skills y le ha asignado un Trust Score de 72/100 (tier: OK). Revisa el desglose completo de comprobaciones superadas y flags en esta página.
¿Quién mantiene zsyggg/paper-craft-skills?
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zsyggg/paper-craft-skills es mantenido por zsyggg. La última actividad registrada en GitHub es de 14d ago, con 2 issues abiertos.
¿Hay alternativas a paper-craft-skills?
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Sí. En ClaudeWave puedes explorar tools similares en /categories/tools, ordenados por popularidad o actividad reciente.
Despliega paper-craft-skills en tu cloud
Lleva este repo a producción en minutos. Cada plataforma genera su propio entorno con variables de entorno editables.
¿Mantienes este repo? Añade un badge a tu README
Pega el badge en tu README de GitHub para mostrar que está auditado por ClaudeWave. Cada badge enlaza de vuelta a esta página y muestra el Trust Score actual.
[](https://claudewave.com/repo/zsyggg-paper-craft-skills)<a href="https://claudewave.com/repo/zsyggg-paper-craft-skills"><img src="https://claudewave.com/api/badge/zsyggg-paper-craft-skills" alt="Featured on ClaudeWave: zsyggg/paper-craft-skills" width="320" height="64" /></a>Más Tools
A single CLAUDE.md file to improve Claude Code behavior, derived from Andrej Karpathy's observations on LLM coding pitfalls.
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