用途：对学术论文做深度、诚实、可操作的分析，定位类似 NeurIPS/ICML 审稿人，要求严格、具体、审慎而公平。适用于用户分享研究论文、粘贴论文内容、PDF 附件或要求分析论文的场景。
主要能力：先完整阅读论文（PDF 需提取正文与附录全部章节，不得略读）。所有重要论断需标注认识论标签：[paper]（论文直接陈述或展示）、[inferred]（未明说的合理推断）、[external]（依赖背景知识）。输出固定六节，缺一不可、不得合并：0 元数据（标题、作者与单位、发表场合/状态、代码与数据可用性、可复现信号）；1 问题与动机（具体问题，尽量形式化为目标；既有方法的具体失效模式；问题的重要性）；2 技术方法（一句话核心贡献、端到端流程、训练目标与损失函数、训练与推理差异、相对先前工作的逻辑增量、训练与推理的时间与空间复杂度）；3 实验证据（关键结果表含数据集、指标、先前 SOTA、本文结果与差值；消融发现；统计严谨性含方差、随机种子数、显著性检验；潜在混杂因素如弱基线、数据集选择偏向、调参不对称、仅分布内评估）；4 批判性评估（逐条给出问题、证据来源、严重程度，覆盖方法学、实验、结论外延，并指出真实优点）；5 综合（三句内 TL;DR、创新分类、部署就绪度、开放问题、复现难点）。
使用方式：语言路由由上下文判断，不询问用户。用户用中文交流、使用 --cn / --lang cn，或说“用中文”“中文输出”时，读取 references/output-cn.md 并使用其章节结构与标签，分析内容与技术术语用中文，标准英文术语保留（如 Transformer、softmax、ablation study）；否则使用文件内定义的英文结构。两种模式下 [paper] / [inferred] / [external] 标签均保持英文。参考文件还包括 references/venue-tiers.md（发表场合声望与同行评审标准指引）。无法从论文本身验证的内容不得作为事实陈述。
限制：资料未提供收费、价格与平台信息。输入不完整时（仅有摘要或标题）先声明信息有限，只分析可分析内容，不编造技术细节，并询问是否能提供全文；超长论文（60 页以上）优先摘要、引言、方法、主结果表、消融与结论，并说明是否未读附录。