用途：对学术论文进行多阶段自动评审，覆盖安全性、正确性、质量与新颖性，并核验参考文献。
主要能力：流水线包含安全检测（越狱检测与格式校验）、正确性检查（数学、逻辑、数据不一致等客观错误）、评审（质量、新颖性、重要性，评分 1–6）、严重性评估（正确性问题的严重程度）、BibTeX 核验（对照 CrossRef/arXiv/DBLP 交叉检查）。评审分数 1–2 为拒稿，3 为边缘拒稿，4 为边缘接收，5–6 为接收/强接收；正确性分数 1 为无客观错误，2 为轻微错误，3 为重大错误。BibTeX 结果分为 verified（已找到）与 suspect（标题/作者不匹配或未找到，建议人工核查）。
使用方式：先安装依赖 pip install py-openjudge，另需 pip install litellm，使用视觉模式时还需 pip install pypdfium2。运行命令如 python -m cookbooks.paper_review paper.pdf，可加 --discipline、--venue、--language zh、--instructions、--bib、--email、--vision 等参数；文件类型自动识别：.pdf 走 PDF 评审，.tar.gz/.zip 走 TeX 评审，.bib 走 BibTeX 核验。模型通过 litellm 调用，需支持多模态视觉输入，可用 --model 指定，如 gpt-5.2、anthropic/claude-opus-4-6、dashscope/qwen-vl-plus；自定义端点需 --api_key 与 --base_url（须以 /v1 结尾）。
适用场景：需要快速获得结构化评审意见、检查客观错误、评估新颖性，或核验参考文献真实性的论文评审流程。
限制：模型必须支持视觉输入，纯文本模型会失败或产生空评审；PDF 视觉模式默认开启，页数受 --vision_max_pages 限制；API 报错时须按错误类型排查（密钥、模型名、base_url、超时等），不得绕过流水线自行读 PDF 调用 API；未提供的信息（如具体收费、平台支持范围）暂未提供。