
deep-learning
根据学习主题和范围,搜集权威的书单、博客、网站、框架、论文等学习资料,支持论文自动下载
提供方 zjfls|开源
深度学习资料搜集 Skill
一个帮助你系统性收集技术学习资料的 Claude Code Skill。
功能特点
- 智能询问:主动询问学习主题、范围和偏好
- 全球资源优先:以国际权威资源为主,中文资源为辅
- 多维度搜集:书籍、博客、网站、框架、论文
- 国际购买渠道:Amazon、O'Reilly、Manning、Springer等
- 权威筛选:只推荐高质量权威资源
- 论文下载:自动下载开放获取的学术论文
- 结构化报告:生成 Markdown 格式的学习资料清单
- 当前目录保存:所有资料保存在当前工作目录
文件结构
deep-learning/
├── SKILL.md # 主要工作流程定义
├── resources-guide.md # 权威资源渠道指南
├── paper-downloader.py # 论文下载辅助脚本
├── learning-guide-template.html # HTML 学习指南模板
└── README.md # 本说明文件
使用方法
在 Claude Code 中输入类似以下的请求:
帮我搜集深度学习的学习资料
我想学习 Transformer,帮我找一些好的学习资源
搜集一下强化学习的入门资料
Skill 会自动:
- 询问你的具体需求
- 搜索并整理资源
- 尝试下载重要论文
- 生成结构化报告
论文下载脚本
独立使用论文下载功能:
# 通过 arXiv ID 下载
python paper-downloader.py --arxiv 1706.03762
# 通过 URL 下载
python paper-downloader.py --url "https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf"
# 通过标题搜索下载
python paper-downloader.py --title "Attention Is All You Need"
# 批量下载
python paper-downloader.py --batch papers.txt
# 指定下载目录
python paper-downloader.py --arxiv 1706.03762 --output ~/my-papers/
批量下载文件格式 (papers.txt):
arxiv:1706.03762
arxiv:1810.04805
title:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers
url:https://example.com/paper.pdf
资源保存位置
默认保存到当前工作目录:
./learning-resources/{主题}/
├── README.md # 学习资料报告
├── resources.json # 结构化数据
├── papers/ # 下载的论文
└── notes/ # 学习笔记目录
支持的资源类型
1. 书籍(全球优先)
- 经典教材推荐(Amazon评分、Goodreads)
- 在线免费书籍
- 国际购买渠道:Amazon、O'Reilly、Manning、Springer、Packt等
2. 博客和教程(全球优先)
- 官方文档
- 国际知名博客:Towards Data Science、Machine Learning Mastery、Distill.pub、Lil'Log等
- 中文教程(辅助)
3. 课程平台(全球优先)
- Coursera / edX / Udacity
- fast.ai(强烈推荐)
- MIT OCW / Stanford Online
- YouTube:3Blue1Brown, StatQuest
- B站优质课程(辅助)
4. 框架和工具
- 官方仓库和文档
- GitHub Stars和活跃度
- 学习曲线评估
5. 论文
- 综述论文(Survey)
- 经典论文(Seminal)
- 最新研究(SOTA)
- 自动下载(arXiv、Papers With Code等)
版本历史
- v1.1.0 (2024-12) - 更新版本
- 全球资源优先策略
- 添加国际购买渠道
- 资料保存到当前目录
- v1.0.0 (2024-12) - 初始版本
- 基本资料搜集功能
- 论文下载支持
- 结构化报告生成