必须上传含图表和补充材料的完整pdf，否则ai无法判断结论是否被数据支撑；gemini审稿需手动触发补充材料回溯，否则可能遗漏关键否定性证据。
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你需要让AI站在期刊编辑和领域专家角度，逐条挑出论文逻辑漏洞、方法缺陷、图表误导和语言硬伤，而不是泛泛而谈“写得不错”。
第一步：把论文喂给NotebookLM，建专属审稿知识库
打开 notebooklm.google.com → 点击「新建笔记本」→ 命名为“Nature子刊级审稿模拟” → 点击「添加来源」→ 上传你的论文PDF（必须是完整版，含图表、参考文献、补充材料）。【注意：不能只传摘要或Methods片段，审稿人要看全文上下文才能判断结论是否被数据支撑】
等待页面右上角显示“✅ 已处理全部来源”后再进行下一步。这一步耗时取决于PDF页数，通常3–8分钟；若卡在“正在处理”，说明PDF含扫描图或加密保护，需先用Adobe Acrobat转为可选中文本的PDF。
第二步：用Gemini调用知识库，启动角色化深度审阅
切换到 gemini.google.com → 在左侧插件栏点击 NotebookLM 图标 → 选择刚建好的“Nature子刊级审稿模拟”知识库 → 勾选 Canvas 功能 → 输入以下提示词：
使用固定的 Next.js/Tailwind/Prisma 技术栈构建并记录独立 SaaS 项目，仅将 FastAPI 用于 Python 工作负载，并遵循严格的架构规范。
你是一位Cell/Science/Nature系列期刊的资深编委，有15年神经科学方向审稿经验。请基于我提供的论文全文，执行三重审阅：① 指出所有未被实验数据直接支持的结论性语句（标注原文位置+页码）；② 检查Figure 3B与Methods中描述的统计方法是否一致（指出矛盾点）；③ 标出5处最影响可信度的英文表达问题（非语法错误，而是模糊限定词、过度推断动词、被动语态滥用）。输出用Markdown表格呈现，每项含“原文摘录｜问题类型｜修改建议｜依据（引用知识库内某段Methods或Figure legend）”。
第三步：人工锁定高危段落，触发精准重审
当Gemini返回初审结果后，不要直接接受全部建议。重点看它标记的“未被数据直接支持的结论”条目——对其中任意一条，双击跳转至原文对应位置，在Gemini侧边栏输入：“聚焦第2页第3段‘These findings suggest a causal role…’这句话。请比对Supplementary Fig. 4原始数据分布、Figure 2的对照组设置、以及Methods中‘causal inference’所依赖的模型假设，判断该因果推断是否成立。若不成立，请写出一句替代性表述，严格限定在观测证据范围内。”
这一步必须手动触发，因为Gemini默认不会自动回溯补充材料中的图；【若跳过此步，AI可能仅基于正文文字做表面推理，漏掉Supplementary中关键否定性数据】
第四步：导出结构化审稿意见，直贴投稿系统
待Gemini完成全部响应后，点击右上角蓝色“复制全部”按钮 → 粘贴至Word文档 → 全文选中 → 应用样式“标题1”设为“Reviewer Comments”，“标题2”设为各评审维度小标题（如“Major Concerns”“Minor Language Edits”），表格保持原格式不动 → 保存为.docx → 直接上传至Elsevier Editorial Manager或Springer Nature的投稿系统。
