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  论文综述生成器 (Paper Review Synthesis)
  原型版 v0.1
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【这是什么】
一个自动分析多篇论文、提取关键信息、识别主题关联性
并生成结构化文献综述的浏览器工具。

【两种使用方式】

方式一：独立浏览器模式（推荐）
  1. 解压本压缩包到任意目录
  2. 双击 start.bat（Windows）或运行 start.sh（Mac/Linux）
  3. 浏览器自动打开，拖入论文文件即可使用
  4. 无需安装任何软件，无需联网

方式二：WorkBuddy 技能模式
  1. 将整个文件夹复制到 ~/.workbuddy/skills/ 目录
  2. 在 WorkBuddy 中说"论文综述"即可自动激活
  3. SKILL.md 定义了触发词和执行流程

【系统要求】
  - 浏览器：Chrome 87+ / Edge 87+ / Firefox / Safari
  - 无需 Python、无需服务器、无需联网

【支持的文件格式】
  - PDF  (.pdf)  — 使用 pdf.js 在浏览器端提取文本
  - DOCX (.docx) — 使用 mammoth.js 在浏览器端提取文本
  - TXT  (.txt)  — 直接读取
  - MD   (.md)   — 直接读取

【功能说明】
  - 拖拽或点击添加论文文件（至少 2 篇）
  - 自动提取：标题、关键词、研究问题、方法、发现、局限性
  - 自动分析：主题聚类、方法论对比、共识与分歧、研究空白
  - 输出格式：综述预览、Markdown 下载、提示词生成

【文件结构】
  start.bat              ← Windows 启动脚本
  start.sh               ← Mac/Linux 启动脚本
  README.txt             ← 本文件
  SKILL.md               ← WorkBuddy 技能定义
  assets/
    review_window.html   ← 核心浏览器应用
    launch_review_window.bat ← 备用启动脚本
    review_template.md   ← 综述模板
    js/                  ← 本地打包 JS 库（零安装）
      pdf.min.js         ← PDF 解析库
      pdf.worker.min.js  ← PDF 解析 Worker
      mammoth.browser.min.js ← DOCX 解析库
  scripts/               ← 可选：Python 命令行工具
    generate_review.py   ← 独立综述生成引擎
    extract_paper_info.py ← 论文信息提取
    server.py            ← 可选 HTTP 服务器
  references/            ← 分析参考规则
    topic_taxonomy.md    ← 主题分类法
    methodology_patterns.md ← 方法论模式
    gap_detection_rules.md  ← 研究空白检测规则
    thematic_analysis_guide.md ← 主题分析指南
    review_structure_guide.md ← 综述结构指南

【技术说明】
  核心分析引擎完全在浏览器中运行，使用：
  - TF 频率统计 + 停用词过滤（关键词提取）
  - Jaccard 相似度（主题聚类）
  - Intl.Segmenter API（中文分词，Chrome 87+ 原生支持）
  - 正则模式匹配（方法论识别）

  不调用任何 LLM / AI API，分析结果是确定性的。

【未来计划】
  当前为原型版，后续演进：
  - MVP 阶段：GitHub 开源分发
  - 正式版：WorkBuddy Marketplace 一键安装
