用途：帮助博士生以结构化、认知友好的流程建立深度综合的文献洞察库，融合双过程理论、Keshav 三遍阅读法、第一性原理分析与 NotebookLM 查询后端。学生所有工作保存在本地（Obsidian/文件系统），NotebookLM 仅作查询后端。
主要模式：/survey intent 记录学习目标、专业水平与成功标准；/survey triage 用 NotebookLM 快速做 Pass 1 并绘制领域地图；/survey deepen 对单篇论文做结构化 Pass 2/Pass 3 阅读，提取论点、证据、方法、依赖、写作技巧与可视化；/survey synthesize 做跨论文综合，产出相关工作、领域考试、空白分析或新想法；/survey expand 在模式切换点提出语料扩展建议。未指定模式时应询问，若不确定或新开始则从 intent 起步。
使用方式：需先配置 NotebookLM MCP CLI，参考 reference/notebooklm_tools.md。intent 模式不创建笔记本、不导入论文，只澄清意图，并生成 survey_intent.md 与目录结构。triage 模式创建笔记本并配置查询目标，导入 PDF 后生成 Pass 1 摘要与领域地图，做 WYSIATI 检查并排定阅读深度。deepen 模式按 Pass 2 四问、校准检查、第一性原理分解、Pass 3 虚拟重实现、写作技巧与可视化提取逐步写入本地论文笔记。synthesize 模式生成不变量矩阵、依赖图、空白分析与叙事草稿，可选生成报告或幻灯片。
适用场景：新领域探索、特定问题调查、想法新颖性验证、考试或综述论文准备。
限制：依赖 NotebookLM MCP CLI 配置；论文导入与查询为异步，15 篇以上约需 3-5 分钟；所有产出需学生本地编辑；资料未提供具体收费、价格与平台支持信息。