用途：在本地 GPU 上借助 Ollama 撰写或起草研究论文各章节，按章节将任务路由到最合适的本地模型，再把各阶段输出合成为统一手稿。
主要能力与模型分工：deepseek-r1:7b 负责科学推理与数据分析，适合方法、结果、实验设计、消融实验；phi4-reasoning 负责博士级结构化写作，适合摘要、引言、结论、相关工作；glm4:9b-chat-q4_K_M 负责流畅起草与合成，适合整节草稿、跨节润色与一致性检查。
使用方式：先确认 Ollama 可用且模型齐全，可用 ollama list 检查，缺失时用 ollama pull deepseek-r1:7b、ollama pull phi4-reasoning、ollama pull glm4:9b-chat-q4_K_M 拉取；若未安装或模型缺失应向用户报错并停止，不要用不完整模型集继续。随后通过脚本 ./scripts/ollama-runner.sh 调用模型：阶段一由 DeepSeek-R1 抽取核心论点并起草方法、结果；阶段二由 Phi-4-reasoning 写摘要、引言、结论；阶段三由 GLM-4.7-Flash 合成全文并做跨节一致性检查。也可只写单节，跳过完整流水线。
适用场景：本地或 GPU 工作流、科研论文分段起草、与 lead-researcher 流水线配合，成品可保存为 paper-{topic}-draft.md，之后可交由 ieee-paper-generator 做 IEEE 排版。
限制：论文的所有量化结论必须来自用户真实实验；不得编造实验结果、基准分数、消融数字、引用、标题或作者名；缺失数据标 [RESULT NEEDED: 描述]，未知细节标 [PLACEHOLDER: 描述]；参考文献需用户自行提供。各阶段输出格式、模板内容与脚本路径以原资料为准。