研究谱系树
新功能。和 一键综述 不一样——一键综述是按主题分簇给你一份综述报告；研究谱系树是按"血缘关系"把领域的研究画成一棵树，告诉你：
- 这个领域的**"祖师爷"**（高被引经典）是哪几篇
- 从祖师爷分出了哪几个研究分支
- 你自己的文献站在哪个分支上
- 哪些分支还没人深挖（那就是你的 gap）
一句话
给一批你攒的文献 + 一个主题词 → AI4Paper 帮你找"根"+ 画"树" + 标出"你在哪"，读完就知道自己研究的历史位置和潜在方向。
一、入口
和 专业综述与研究发现 同一个菜单：
右键一个分类（或选中一批文献）→ AI4Paper → 📊 研究分析 → 🔬 专业综述与研究发现 → 🌳 研究谱系树
二、参数窗
| 参数 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
| 已选用户文献 | 刚才选中的分类里所有文献（图上 69 篇） | 这些会被当作"你的文献"——在结果树上会被明显标注出来 |
| 文件夹 | 自动识别 | 结果笔记会存进这个分类 |
| 主题关键词 | 自动提取，你可以改 | 用来搜索"祖师爷"级高被引文献。尽量贴紧你的研究方向（图上是 人工智能倦怠） |
| 经典源头数 | 4 | 树的"根"有几个。一个领域通常 3–5 个真正奠基性的论文，默认 4 够用 |
| 每分支最多显示 | 8 | 每个分支往下列多少篇。8 让树不至于太拥挤 |
| 限定文献年份范围 | 近 5 年 | 只看近 N 年的分支文献（但"根"不受限，因为经典本来就老） |
底部是完整流程提示：
双语关键词 → 高被引 + AI 审核选源头 → 爬后代 → AI 聚类分支并命名 → 定位您的文献 → markmap 笔记
点 「开始」，等 3–10 分钟。
三、跑的时候都在干什么
5 步自动走完：
- 双语关键词扩展：把你输入的中文主题词扩展成中英双语的搜索词
- 选经典源头：从全球学术库找高被引经典，再让 AI 审核（避免高被引但不相关的论文混进来），挑出你设定的 4 个
- 爬后代：从每个"根"向下追引用它的论文（一代、二代……），把整个"后代树"拉回来
- AI 聚类分支并命名：把成百上千篇后代文献按主题聚类，每个簇给个有意义的名字（比如"中期发展"、"诊断与评估技术"）
- 定位你的文献：把你自己分类里的文献放到合适的分支上，在树上明确标记"【您的文献】"
- 生成 markmap 笔记：一切结果写成一篇思维导图式笔记，存到 Zotero 笔记系统
四、成品：会思维导图的谱系笔记
打开 Zotero 笔记管理面板，能看到一条 🟠 研究谱系树 类型的笔记（图上选中那条）。内容按**"根 → 分支 → 叶"** 的结构组织：
- 🌱 经典源头（根）：图上能看到
Studenski SA, Peters KW, Alley DE et al (2014) The FNIH sarcopenia project...——这种就是经典文献，是后续研究的起点 - 📁 分支（簇）：AI 聚类命名好的主题方向，比如图上的：
- 中期发展（14 篇）
- 近期推进（12 篇）
- 诊断与评估技术（9 篇）
- ……
- 🔖 【您的文献】标记：你分类里的论文会被显眼地打上这个标签（图上红色箭头指的那行
【您的文献】Loss of muscle and bone mass...就是） - 三视图切换：顶部可切 渲染预览 / 思维导图 / Markdown，思维导图视图下能缩放、展开/收起分支
读谱系树的正确姿势
- 先看根节点——认识这个领域的开山之作
- 看分支名——有几个研究方向
- 找**【您的文献】**落在哪几个分支——知道自己站在哪
- 看空白分支（篇数少的）——那可能是你的 gap 机会
- 对关键分支上的经典论文，右键 → 阅读辅助 深读
五、和 一键综述 的区别
同样都是基于你攒的一堆文献生成笔记，两者定位完全不同：
| 一键综述 | 研究谱系树 | |
|---|---|---|
| 输出形式 | 综述报告（段落 + 主题聚类） | 思维导图（根 → 分支 → 叶） |
| 组织逻辑 | 按主题分簇叙述 | 按引用血缘关系 |
| 核心问题 | "这个领域讲了什么？" | "这个领域怎么演化过来的？我在哪？" |
| 适合场景 | 写 Related Work、找 gap、综述论文 | 认识领域、找经典、定位自己的位置 |
| Token 消耗 | 高（AI 读每篇全文） | 中（主要读元数据 + 摘要，不读全文） |
推荐组合用：
- 先跑 研究谱系树 10 分钟，看懂领域全貌 + 找到自己位置
- 再针对感兴趣的分支 / gap 跑 一键综述，生成细致的综述报告
六、FAQ
Q1: 我的文献数少（比如只有 10 篇），能跑谱系树吗？
A: 能跑，但效果会差。建议至少 20 篇以上才能体现"定位"的价值——太少的话你的论文落到哪个分支都显眼但没参照。最佳区间 30–100 篇。
Q2: 经典源头数设 4 还是更多？
A:
- 4 是大多数领域的合理默认（开山之作通常就 3–5 篇）
- 交叉学科可以设 6–8（比如"AI + 心理学"有 AI 侧的经典 + 心理学侧的经典）
- 超过 10 基本没必要——反而会引入噪声
Q3: 谱系树消耗多少 token？
A: 比一键综述省得多。典型消耗 5 万 ~ 20 万 token，因为主要读的是文献标题 + 摘要，不是全文。注册送的 20 万 token 基本够跑一次中等规模。
Q4: 生成的"【您的文献】"标记不准？
A: 有可能。AI 是根据你文献的标题 + 摘要去对应分支。如果你的论文主题很偏或者标题很泛，可能归到不太贴的分支上。可以手动在笔记里调整（笔记是纯 Markdown，随便改）。
Q5: 分支名字不合适？
A: AI 给的分支命名是基于聚类算法 + 语义分析，大致合理但可能不完美。笔记打开后用 Markdown 编辑模式改，改完的新版本保留在 Zotero 笔记里，不会丢。
Q6: 可以再跑一次 / 多版本吗？
A: 能。每次跑都会新建一条笔记，旧的不删。不喜欢的直接删那条笔记。
Q7: 能把谱系树导出 PNG / OPML 吗？
A: 能。打开笔记切到思维导图视图，右上角可以导出 PNG / OPML / SVG，导入 XMind / 幕布 / 任何思维导图软件继续编辑。
谱系树是"看风景"，综述是"写文章"。两个搭配用，写文献综述的效率和深度都会上一个台阶。