用途：为教授建立基于证据的档案，并据此生成申请、选导师或合作策略。适用于博士申请者、硕士生、本科生科研以及 RA、博后、访问学者和合作者，跨学科、跨平台、跨层级。
主要能力：按流程检测学科并建立学科惯例，收集来源，构建发表时间线，将论文聚类为研究分类，阅读论文提取结构化证据，综合教授层面判断，推断未来方向与可能机会，生成申请者匹配分析和师生类型匹配，检查警示信号，起草定制外联邮件，并产出对话与面试手册。
必要输入：教授姓名，以及 Google Scholar、个人主页或实验室网站中至少一个 URL。可选输入包括用户教育背景、研究经历、申请类型、优势、语言与签证需求、目标时间线。若缺少 URL 或发表来源，应先向用户索取；若缺少申请类型，应询问层级。
使用方式：优先使用公开学术来源，按学科选择数据库，如 CS/ML 用 DBLP、ACL Anthology，生物医学用 PubMed、Europe PMC、ClinicalTrials.gov，社科经济用 SSRN、RePEc，人文学科用 PhilPapers、JSTOR 等。若无法浏览，应请用户提供链接、PDF 或发表列表，并以部分覆盖继续，而非猜测。
限制：不将引用数、h-index 或发表数量等同于质量；不将高产出等同于良好指导；谨慎解读作者署名，并说明不确定性；不声称读过无法获取的论文。语料过大时采用分层覆盖策略，并报告总识别数、深读数、略读或元数据推断数，以及哪些结论依赖部分覆盖。默认输出繁体中文，论文标题、会议名、方法名和专有名词保留英文；用户用英文则切换英文。具体收费、价格、平台支持等信息暂未提供。