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# 产品策划书：BanDu（伴读）— Zotero 插件
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| 字段 | 内容 |
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| 中文名 | 伴读 |
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| 英文名 | BanDu |
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| 插件全名 | BanDu for Zotero |
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> 一句话定位：**BanDu（伴读）——在 Zotero 里给每篇论文配一位 AI 老师**——先读完论文备好课，
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> 再按你选的模式授课（整体讲解 / 逐段精读 / 逐句按需），随时提问、系统不打扰，
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> 听完后把伴读笔记和参考文献卡片留在 Zotero，写论文时一键引用。
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## 0. 一期范围声明（重要）
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- **一期 = PC 端 + Zotero 插件**，这是产品本体，不是独立 App 的附属渠道；
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- 论文库 = Zotero 现有库（零迁移），插件直接读 Zotero 里的 PDF；
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- 移动端是**未来的独立产品**（v2+），通过云后端与 Zotero 端同步，不在一期考虑；
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- 一期核心用户 = 自己（dogfooding）→ 再面向 Zotero 学术用户开放。
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## 1. 背景与机会
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### 1.1 核心工作流（一期要服务的完整闭环）
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Zotero 论文库（已有）
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│ 打开某篇 PDF
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BanDu 插件：AI 老师读完整篇 → 备课 → 按模式授课 ── 随时提问 ── 标记重点
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伴读产出留在 Zotero 里：
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• 伴读报告（问答记录 + 重点标记 + 收听情况）→ Zotero 子笔记，可搜索
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• 参考文献卡片（中文速览 + 推荐引用句 + BibTeX）
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写论文时：从 Zotero 直接导入引用 + 复用伴读总结（Related Work 素材）
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### 1.2 机会点
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- 在 Zotero 生态里，**文字 AI 已是红海**（Paper Copilot、Owl 等：摘要/问答/翻译），
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**"AI 老师式音频授课 + 段落/句子级交互"仍是空白**——即使桌面端，"边干活边听论文"也是真实场景；
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- EndNote / Mendeley 无开放插件生态，**插件路线 = Zotero 路线**，护城河是生态卡位；
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- Paper Copilot 的流行证明 Zotero 用户对论文 AI 的需求强且愿意装插件。
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> 立项前需实测确认：Paper Copilot / Owl 最新版是否已加 TTS 朗读（目前判断没有，需录屏存档）。
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## 2. 竞品分析
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| 产品 | 形态 | 段落级锚定 | 语音伴读 | 听完提问 | 与 Zotero 集成 | 差距 |
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|---|---|---|---|---|---|---|
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| Paper Copilot（Zotero 插件） | 插件 | ◐ | ✗ | ✓（文字） | ✓ | 无音频、无老师式授课、无伴读报告闭环 |
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| Owl（Zotero 插件） | 插件 | ✗ | ✗ | ✓（文字） | ✓ | 同上 |
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| SciSpace | 网页 | ✓ | ✗ | ✓（文字） | ✗ | 不在 Zotero 工作流里 |
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| NotebookLM Audio | 网页 | ✗ | ◐（预生成播客，不可交互） | ✗ | ✗ | 不可交互、不可锚定、不在 Zotero |
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| ChatGPT 语音 + PDF | App | ✗ | ✓ | ✓ | ✗ | 对话不锚定段落、无播放器、无笔记回写 |
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| Speechify 类 | 多端 | ✗ | ✓（裸读） | ✗ | ✗ | 机器朗读，无 AI 讲解 |
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**空白确认：Zotero 内 × 老师式授课（整体+逐段+逐句）× 随时提问 × 伴读报告回写，同时满足的产品不存在。**
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## 3. 核心设计决策
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### 3.0 心智模型：AI = 论文老师（不是 TTS 播放器）
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产品的概念基础是一位"**先读完整篇论文、再给读者讲解的老师**"，四个阶段：
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① 读 读完整篇论文（解析 + 段落索引 + 全文摘要）
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② 备课 基于全文理解生成"讲义"（Lecture 对象，缓存复用）：
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- 整体讲解脚本（按教学逻辑组织，不按论文物理顺序）
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- 逐段三层讲解（按论文结构组织）
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- （按需）逐句讲解
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③ 授课 读者自选模式收听；随时可提问（读者发起，系统不打扰）
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④ 复盘 听完后生成伴读报告/笔记 → 回写 Zotero，为写论文提供素材
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**关键架构含义：②"备课"是一次性、可缓存的产物。**
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老师备一次课，读者听 N 次、换模式重听、隔周再听，都不再花 LLM 成本；
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整体讲解与逐段精读**共享同一份备课**（同一个全文摘要上下文），边际成本只多一次生成。
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### 3.1 多种授课模式（粒度 = 模式，不是全局开关）
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| 模式 | 组织逻辑 | 播放单位 | 场景 |
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|---|---|---|---|
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| **整体讲解** | **教学逻辑**：问题→动机→核心方法→关键证据→结论与局限（不是论文物理顺序） | beat（30s–2min 讲解片段，全篇 8–15 个） | 第一次过论文，听"具体讲了什么、核心是什么" |
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| **逐段精读** | 论文物理顺序：章节→段落 | 段落（>150 词的长段拆 1–3 个"要点"） | 第二次精读，吃透方法/实验 |
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| **逐句讲解** | 按需：选中任意句子，问"解释这句" | 句 | 硬句子手术 |
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**逐段与逐句并存的理由**：老师的粒度应随内容难度走——
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简单章节整体带过、核心章节逐段精读、难句子逐句解剖。
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**"整篇逐句自动播放"不做**（成本高、收益低），但逐句**按需解释**永远可用；
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v1.1 加"**难点句清单**"：备课时 AI 主动标出全篇 5–10 个最难读的句子，逐个听讲解
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（比整篇逐句性价比高得多的折中）。
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**整体讲解的 beat ≠ 段落（关键数据结构差异）**：老师会重组材料
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（"这个 motivation 其实在 p12，我们回去看一下"）。
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每个 beat 携带 `refs[]` 指回来源段落，用于文字面板同步高亮对应原文、点击"看原文"跳 PDF 页。
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v2：**检验模式**——老师反考读者（"你觉得作者为什么这么设计？"，答完给反馈），
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直接服务"提高理解能力"的终极目标。
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### 3.2 老师讲什么：三种内容模型
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**① 整体讲解 beat**（全篇 10–20 分钟 ≈ 一杯咖啡过完论文核心）：
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- 讲解文本（中文口语）
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- `refs[]`：支撑该 beat 的来源段落 ID
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- 类型标签：问题引入 / 核心方法 / 关键实验 / 结论局限 / 延伸思考
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- 质量要求（防"像 Wikipedia 摘要"）：每个 beat 必须含 **为什么重要 / 一个具体例子或数字 / 一个易混淆点** 三要素
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**② 逐段三层讲解**（对应核心诉求"什么意思 / 怎么理解 / 整体研究思路"）：
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1. **讲了什么**（白话翻译/转述；公式转口语不念 LaTeX；专有名词保留英文 + 中文解释）
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2. **怎么理解**（关键概念、重要数字、和常规做法的差异）
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3. **全文定位**（"这是 motivation 收尾，为下一节 method 引出问题"）
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**③ 逐句讲解**（按需触发）：句翻译 + 句法拆解（长句怎么断）+ 这句话在上下文的作用。
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**教师风格（prompt 层可配置）**：主动"点"、不主动"问"——
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提示性内容（易混淆点、作者隐含假设、"注意这里做了一个强假设"）**写进生成的讲义里**，
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运行时不弹任何提问提示（见 3.3）。
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**语言处理**：
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- 英文论文：音频 = 中文讲解（不是英文裸读）；文字面板 = 英文原文 + 中文讲解对照；
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- 中文论文：音频 = 中文"白话简化 + 方法分析 + 全文定位"（价值不在翻译，在降维讲解）；
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- 自动检测论文语言，切换 prompt 模板；v1.1 可选"原文朗读模式"（英文 TTS 练听力）。
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### 3.3 交互：读者发起，系统不打扰
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- **不做**每段/每句播完的"这段有什么疑问吗？"提示（已确认砍掉）；
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- 交互入口（任意时刻）：
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1. **随时提问**：锚定当前位置（当前 beat / 段落），也可问全局
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（"这篇和 Transformer 什么关系？"）；
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2. **暂停即问**：暂停是天然交互点，暂停时提问入口高亮；
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3. **选中句子问**："解释这句"（逐句讲解的入口）。
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- 问答上下文：当前单位原文 + 对应讲解 + 全文摘要 + 全文索引（RAG）；
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回答**文字先行显示 + TTS 流式播放**；所有问答沉淀进伴读记录（进报告）。
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- v1.1：章节边界软提示（**默认关闭**："方法部分讲完了，要问点什么吗？"）。
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**系统必须答好的问题类型**（prompt 与 RAG 设计依据）：
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翻译类（"这句什么意思"）/ 理解类（"为什么不用 X"）/ 逻辑类（"结论怎么从实验得出"）/
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关联类（"这和前面 Y 什么关系"）/ 元认知类（"这段在全文什么作用"）。
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### 3.4 伴读报告（听后沉淀，存成 Zotero 笔记）
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听完（或随时点"生成报告"）自动汇总：
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# 伴读报告：<论文标题>
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## 论文速览 问题/方法/结果/局限（中文四句）
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## 收听情况 模式、已听 x%、已听段落列表
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## 问答记录 按段落：Q + AI 回答（可重播）
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## 重点标记 读者标记的段落 + AI 一句话理由
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## 参考文献卡片 一句话总结 + 推荐引用句 + BibTeX（BBT citation key）
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- 存为 Zotero 子笔记（markdown，挂 item 下、可搜索），可导出 .md；
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- **为写论文服务**：推荐引用句 + 速览可直接进 related work，BibTeX 走 Zotero 原生管道；
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后续写相关论文时，Zotero 里搜论文标题即可调出全部伴读素材；
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- v1.1+：理解度评估（按提问分布："你在实验部分提问最多，建议重听该章节"）。
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### 3.5 与 Zotero 的深度集成（一期核心卖点）
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| 集成点 | 做法 |
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|---|---|
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| 读 PDF | 插件取 item 的 PDF attachment 本地路径，直接读，**论文不出 Zotero** |
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| 触发 | 选中带 PDF 的 item → Item pane 出现"伴读"标签页 |
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| 缓存 | 本地 SQLite：Lecture 对象（beats/三层讲解）+ mp3 + 问答记录，key = attachment ID + 文件哈希；二次打开秒进、离线可重听 |
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| 伴读报告回写 | 报告 + 每段 Q&A + 重点标记 → `Zotero.Note` 子笔记 |
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| 参考文献卡片 | 中文速览（问题/方法/结果/局限）+ 推荐引用句 + BibTeX 条目（有 Better BibTeX 时取 citation key） |
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| 写论文导入 | 写 related work 时：卡片摘要可直接粘贴，BibTeX 经 Zotero 原生/BBT 进 LaTeX；重点段落笔记提供引用上下文 |
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| 伴读库视图 | 插件主窗口列全部论文：未备课 / 已备课 / 已听 x% / 有报告，快速进入 |
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### 3.6 播放器 UI（Zotero Item pane 内的"伴读"页）
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┌──────────────────────────────────────────────┐
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│ 论文标题 [英] 老师已备课 ✓ [备课进度(首次)] │
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├──────────────────────────────────────────────┤
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│ 模式: [整体讲解 | 逐段精读] │
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│ ▶ ⏸ ⏮ ⏭ 1x/1.5x/2x │
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├────────────────────────┬─────────────────────┤
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│ 单位列表： │ 当前内容： │
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│ 整体讲解： │ 整体模式: beat 文本 │
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│ b1 问题引入 ●已讲 │ + refs 来源段落高亮 │
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│ b2 核心方法 ○ │ 逐段模式: 原文(英)+ │
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│ b3 关键实验 ○ │ 三层中文讲解(高亮跟随) │
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│ 逐段精读： │ ── 提问（随时）── │
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│ 2 Method │ Q: ... [重播] │
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│ p17 ●已听 [问2] [★] │ A: ... [重播] │
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│ p18 ○ │ [输入框: 问当前段/全局] │
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│ ... │ [选中句子→解释这句] │
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└────────────────────────┴─────────────────────┘
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- 文字面板逐句/逐词高亮跟随音频（TTS word timestamps）；
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- 整体讲解模式：面板高亮当前 beat 的 `refs[]` 来源段落原文，可点"看原文"跳 PDF 页；
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- 点列表任意行跳播；播放中列表自动滚动跟随；断点续播。
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## 4. 技术架构（Local-first）
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┌────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Zotero 7 (PC, macOS/Win) │
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│ ┌────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ 插件 (TypeScript, 官方 zotero-plugin boilerplate) │ │
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│ │ • UI 层：伴读 pane / 伴读库窗口 (HTML5 + <audio>) │ │
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│ │ • 本地引擎：PDF 解析 (MinerU/Marker, 本地 CPU 跑) │ │
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│ │ • 本地存储：SQLite(Lecture 对象/问答/进度) + mp3 文件│ │
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│ │ • 设置：LLM 提供商+key / TTS 提供商 / 教师风格 │ │
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│ │ • 回写：Zotero.Note / 附件路径 / BBT citation key │ │
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│ └──────────────┬─────────────────────────────────────┘ │
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└─────────────────┼──────────────────────────────────────┘
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│ (仅发送段落文本/提问，论文库本身不上云)
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┌─────────┴──────────┐
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│ LLM API │ TTS API
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│ (用户自带 key; │ (ElevenLabs/Azure/
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│ 或 Ollama 本地) │ 火山/MiniMax; mp3 落盘)
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└────────────────────┘
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### 4.1 关键流水线
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1. **解析**：attachment 路径 → 本地 layout 切段（双栏/公式/表格）→ 段落树（章节/段落/要点三层）→ SQLite；
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2. **备课**（Lecture 对象，一次生成、缓存复用）：
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a. 全文摘要（问题/方法/结果/局限）→ 作为后续所有生成的全局上下文；
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b. **整体讲解 beats**（8–15 个，教学逻辑序，每个 beat 带 `refs[]` 来源段落 ID；
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prompt 只允许引用已分配的段落 ID，**生成后校验，非法引用剔除**）；
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c. **逐段三层讲解**（按 5 段一批，带章节标题 + 全文摘要上下文）；
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d. v1.1：难点句清单（5–10 句，带句内定位）；
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→ **增量备课**：全文摘要 + beats 先生成（约 1–2 min），即可开听整体讲解；逐段内容后台继续生成（"边备课边开讲"）。
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3. **合成**：讲解文本 → TTS → mp3 + word timestamps → 落盘（按 beat / 段落分片）；
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4. **播放**：三种模式共用同一播放器引擎（beat 序 / 段落序 / 单句）；
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word timestamps 驱动文字面板高亮；整体模式按 beat 的 `refs[]` 高亮来源段落；
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5. **问答**（随时发起）：锚定当前单位（beat/段落/句子）→ 组装 prompt
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（当前单位原文 + 讲解 + 全文摘要 + RAG 相关段）→ LLM 流式 → 文字即时显示 → TTS 流式播放；问答写入伴读记录；
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6. **报告**：收听完成或手动触发 → 伴读报告 + 参考文献卡片 → Zotero Note / 导出 .md。
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### 4.2 关键技术难点与对策
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| 难点 | 对策 |
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|---|---|
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| 双栏/公式/表格切分质量 | 首选 MinerU（CPU 可跑、公式识别好），Marker 备选；解析结果在文字面板可见，bad case 可兜底 |
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| beat 的 refs 幻觉（引用不存在的段落） | prompt 约束只引用已分配 ID + 生成后校验剔除；refs 缺失的 beat 降级为纯讲解（不高亮原文） |
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| 整体讲解"太泛"（像 Wikipedia 摘要，不像老师） | beat 模板强制三要素（为什么重要/具体例子或数字/易混淆点）；dogfooding 迭代 prompt |
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| PDF viewer 内段落高亮 | 依赖 PDF viewer 内部 API，稳定性未验证 → **MVP 不做**，用"文字面板高亮 + PDF 页跳转"；v1.1 调研 |
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| 音文同步 | 优先 TTS 提供商返回的 word boundary；缺失则 WhisperX 强制对齐（离线跑一次） |
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| 问答延迟 | LLM 流式 + TTS 流式，首句 < 2–3s；文字答案先行显示，音频随后 |
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| LLM 幻觉（讲解偏离原文） | prompt 严格 grounding 到段落原文；温度低；原文始终并排可见；"这段讲解"可一键重生成 |
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| 长论文成本 | 备课一次、终身缓存（本地）；单篇总成本 < ¥10，一次性；二次打开零成本、可离线重听 |
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| 隐私 | local-first：PDF 不出机器、只发段落文本给 LLM API；设置支持 Ollama 纯本地模型（质量换隐私） |
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| Zotero 7 API 较新 | 官方 boilerplate、pin 版本；UI 只依赖稳定 API（pane/notes/attachments） |
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### 4.3 单篇成本/耗时估算（8 页英文论文）
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- 解析：本地 CPU 1–3 min，免费
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- 备课 LLM：全文摘要 + 12 beats + 50–70 段三层讲解 ≈ 30k token ≈ $0.05–0.3（一次性）
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- TTS：整体讲解 ≈ 3k–5k 中文字 + 逐段 ≈ 8k–15k 字 ≈ ¥1–5（火山/Azure）或 $0.2–0.6（ElevenLabs flash）
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- 问答：按需，每轮 ≈ $0.002 + 几分钱 TTS
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- **二次打开 / 换模式重听：零成本**（全部本地缓存，离线可听）
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## 5. MVP 范围（6–8 周，PC + Zotero 插件）
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**MVP 一句话：在 Zotero 里打开一篇英文论文，点"备课"，AI 读完整篇后按你选的模式授课
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（整体讲解 / 逐段精读），可随时提问并听到语音回答，听完后伴读报告与参考文献卡片留在 Zotero 里。**
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✅ 包含：
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1. Zotero 7 插件骨架 + Item pane "伴读"标签页 + 伴读库主窗口（简版）
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2. 读 Zotero 附件 PDF → 本地解析 → 段落树（章节/段落/要点）
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3. **备课流水线**：全文摘要 + 整体讲解 beats（含 refs 校验）+ 逐段三层讲解；增量备课（边备边开讲）
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4. TTS 逐单元合成 + 本地 mp3 缓存
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5. 播放器：**模式切换（整体讲解 / 逐段精读）**、播放/暂停/跳单位/语速 + 列表 + 文字面板高亮 + PDF 页跳转
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6. 随时提问（文字输入，锚定当前位置或全局）→ 文字先行 + 语音回答 + 追问；选中句子问"解释这句"（逐句按需）
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7. 伴读报告（问答记录/重点标记/收听情况）→ Zotero 子笔记；参考文献卡片 + BibTeX
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8. 设置页（LLM/TTS 提供商与 key、教师风格）、断点续播
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9. Dogfooding：自己读 10 篇论文，迭代 prompt 与节奏
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❌ 明确砍到 v1.1+：
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- 语音输入提问（ASR）、barge-in 打断（MVP 用打字提问）
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- 章节边界软提示（默认关闭）、难点句清单、PDF 内段落级高亮、原文朗读模式
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- 检验模式（老师考读者，v2）
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- 移动端 App、云同步、多用户/订阅
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**MVP 验证的假设：**
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1. 整体讲解 10–20 分钟的信息密度是否合适 → dogfooding 调 beat 数与单 beat 长度；
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2. "无提示、随时问"的交互是否够用 → 记录自己"想问但没问"的时刻，决定 v1.1 软提示的默认值；
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3. 伴读报告回 Zotero 后，写论文时是否真的被复用（**关键闭环验证**）。
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## 6. 路线图
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| 阶段 | 时间 | 内容 |
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|---|---|---|
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| M1 | 第 1–2 周 | 插件骨架 + PDF 解析（MinerU 本地）+ 段落树 + 备课流水线（摘要/beats/三层讲解，纯文本跑通） |
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| M2 | 第 3–4 周 | TTS 流水线 + 播放器（双模式切换）+ 文字面板高亮 + refs 高亮 |
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| M3 | 第 5–6 周 | 随时问答（RAG + 流式）+ 伴读报告/卡片回写 + BibTeX |
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| M4 | 第 7–8 周 | 增量备课/缓存/断点续播 + 设置页 + dogfooding 10 篇 + 打磨 |
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| v1.1 | +4–6 周 | 语音输入（ASR）、barge-in、难点句清单、软提示（默认关）、PDF 内高亮、原文朗读模式、理解度评估、伴读库完善、开源核心 |
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| v2 | 后续 | **独立移动端 App**（云后端同步论文与伴读进度）、**检验模式**（老师考读者）、多论文对比听、团队版/订阅 |
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## 7. 商业模式（分期）
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- **一期**：个人工具，插件免费 + 用户自带 LLM/TTS key（零边际成本，dogfooding + 口碑）；
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- **v1.1**：核心开源，Pro 云服务（TTS 代付、跨设备同步、热门 arXiv 论文讲义共享缓存）$9.9–19.9/月；
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- **长期**：学术团队版（共享伴读库、写作引用协作）；移动端 App 跟随 v2。
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- 成本结构：local-first 下服务器成本极低，主要成本在 TTS 代付（共享缓存可摊薄）。
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## 8. 风险与对策
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| 风险 | 等级 | 对策 |
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|---|---|---|
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| 整体讲解"太泛"不像老师（核心体验风险） | 中 | beat 三要素模板 + dogfooding 迭代；教师风格可配置 |
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| Zotero 7 插件 API 不稳定 / 未来版本变动 | 中 | 官方 boilerplate、pin 版本、只依赖稳定 API；UI 层与 API 层隔离 |
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| PDF viewer 高亮依赖内部 API | 中 | MVP 绕开（文字面板高亮 + 页跳转）；v1.1 专项调研 |
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| LLM 讲解幻觉 / 质量不稳定 | 中 | grounding prompt + 原文并排 + 一键重生成 + dogfooding 迭代 prompt |
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| 无提示交互下用户忘了提问（交互率过低） | 低 | dogfooding 记录数据；v1.1 软提示（默认关）兜底 |
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| 大厂在 Zotero 生态做音频伴读（或 Zotero 官方 AI 化） | 中 | 生态卡位 + "备课-授课-报告"闭环是差异化；持续盯 Paper Copilot 与 Zotero roadmap |
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| 隐私顾虑（论文文本发给 LLM API） | 低 | local-first + 可选 Ollama 纯本地；设置中明示数据流向 |
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| 解析 bad case（复杂版面） | 中 | 双引擎备选 + 文字面板兜底 + 用户反馈入口 |
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## 9. 团队与预算（一期）
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- 1 名全栈（插件 + 后端流水线）+ 1 名 AI 工程（解析/prompt/RAG，可同一人）；
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- 云成本 ≈ 0（全 local-first，仅 LLM/TTS API 按量，个人使用 <$10/月）；
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- 8 周 dogfooding 就绪，不含人力的直接成本 <$200。
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## 10. 下一步行动（本周）
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1. **竞品复核**：装 Paper Copilot + Owl，实测是否已有 TTS/音频能力，录屏存档；
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2. **解析 POC**：取自己 Zotero 里 3 篇典型论文（双栏 + 公式密集）跑 MinerU（本地 CPU），评估段落切分与公式识别质量；
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3. **插件 POC**：zotero-plugin boilerplate 跑通三件事——取 attachment 路径、Item pane 加标签页、页面里 `<audio>` 播一段 mp3（1–2 天）；
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4. **TTS 选型**：中文自然度 + 价格 + 是否返回 word timestamps，对比 ElevenLabs / Azure / 火山，各合成 30 秒样本试听；
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5. **Prompt 设计**：写三套 prompt 初版——全文摘要 / 整体讲解 beats（含 refs 约束）/ 逐段三层讲解；用 1 篇论文人工评估"像不像老师"。
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