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一句话说白，就是使用本地AI进行文献数据分析，然后大语言模型进行文章的写作。如此不停循环，直到获得满意的版本。
本地AI提示词：
请进入 PDF-to-Review-Handoff Mode。
我已经在本地文件夹中放入了一批 PDF。你的任务不是写综述正文，而是逐篇查验 PDF，并生成一个交付给 ChatGPT Pro 的综述写作资料包。综述的大致主题是热释电+内置电场驱动的光生载流子分离领域的发展
请完成以下任务：
1. 扫描 PDF 文件夹，给每篇 PDF 分配 paper_id。
2. 尽量提取 title、authors、journal、year、DOI。
3. 对每篇论文生成 paper card，包括：
- core contribution
- material/system
- mechanism
- key evidence
- limitations
- evidence role
- suggested review section
4. 生成 evidence_matrix.csv。
5. 生成 claim_bank.md，把论文按 claim 组织，而不是按论文堆叠。
6. 生成 integration_advice.md，说明这些文献适合支持哪些章节。
7. 生成 low_confidence_or_excluded.md，列出 DOI 不清、全文无法解析、证据不足或只适合背景的文献。
8. 生成 next_literature_gaps.md，指出下一轮还需要补哪些类型的文献和关键词。
9. 最后打包成 handoff_to_chatgpt.zip。
限制：
- 不要写完整综述正文。
- 不要编造 DOI、数据或结论。
- PDF 中没有的信息写 unknown。
- 不要把所有文献都当核心证据。
- 先区分 core evidence、background evidence、method evidence、table only。
- 重点是让 ChatGPT Pro 能基于这些材料写出高质量综述。
大语言模型提示词：
我上传的是 Codex 生成的 handoff packet。请先阅读，不要直接重写全文。请先输出：
1. central thesis；
2. claim chain；
3. 核心机制证据；
4. 背景证据；
5. 低置信度或不应进入正文的证据；
6. 最建议先重写的小节；
7. 还需要补文献的缺口。
