一、Demo 简介
是什么：研途 Navigator · 深层剖面是一个本地优先（local-first）的科研调研工作台——纯前端单页 Web 应用，无需安装、无需注册，打开浏览器即可使用。它将完整的科研调研流程（从研究问题定义、文献检索与精读，到证据抽取、概念综合与写作产出）封装在一个以"深海钻探"为核心隐喻的沉浸式界面中。
面向谁：研究生、博士生和科研初学者。覆盖四类典型场景：入门学习、组会汇报、综述写作、开题准备。如果你曾在 Zotero、Notion、Word 和 AI 对话窗口之间反复切换，这就是为你做的工具。
主要功能：
- 深海钻探式五层深度工作流
整个科研流程被拆解为五个深度区间，用户向下滚动页面即视觉上向深海下潜——深度数字从 0m（海面）实时变化到 -2000m（钻取成果）。每一层设有解锁门禁，必须完成上层任务才能继续下潜：
深度 名称 科研阶段 解锁条件
0m 海面 定义研究问题 默认开放
-200m 沉积层 文献采集 已定义研究问题
-500m 基岩层 证据分析 确认纳入 ≥1 篇文献
-1000m 芯样 知识综合 完成 ≥1 篇精读
-2000m 钻取成果 写作产出 建立 ≥1 个概念
截图位置：五层深度工作流全景滚动截图（建议截取从海面到钻取成果的连续滚动画面）
- 三套自研 Canvas 可视化引擎
不依赖 ECharts 或任何外部图表库，用原生 Canvas 2D API 从零实现了三套独立物理引擎的可视化模块：
引力场文献网络（沉积层）：论文化作深海中的生物发光节点，节点大小映射被引量，亮度映射影响力，引用关系以半透明蓝色连线呈现。自实现力导向布局（排斥力 + 弹簧吸引 + 居中力 + 速度阻尼），背景有上浮的沉积物粒子增强深海感。
证据地层剖面（基岩层）：垂直时间轴模拟地层深度，每层代表一个证据主题，层厚等于支撑论文数量。支持级别以颜色编码（青绿=支持 / 信号蓝=部分支持 / 岩浆红=反对），相邻层支持级别冲突时自动检测并绘制"断层线"——学术争议被可视化为一道地质断层。
概念星图（芯样）：概念化作恒星，关联化作星座连线。颜色区分关系类型（蓝色实线=前置依赖 / 琥珀虚线=易混淆 / 青绿实线=关联），星座内聚布局配合背景闪烁星空噪点。
截图位置：三套 Canvas 可视化各一张特写截图
- AI 全链路科研辅助管线
定义了 5 个结构化 AI 任务，贯穿科研全流程，每个任务包含系统提示词、动态上下文构建、JSON Schema 响应规范和写入回调：
parseResearchQuestion（海面层）：解析研究问题，输出主题、关键词、范围、子问题和推荐检索式
analyzePapers（沉积层）：分析文献集，输出摘要、核心主题、研究空白和覆盖度评估
extractEvidence（基岩层）：提取证据，输出主张列表（含支持级别、原文摘录、定位符）、方法摘要和关键发现
extractConcepts（芯样层）：提取概念，输出概念定义、重要性、前置依赖、关联概念和学习路径
assistWriting（钻取成果）：写作辅助，输出建议、大纲调整和遗漏要素
AI 建议均需用户确认后才写入状态，证据的原文摘录必须可核验，定位符写页码或章节，未知留空而非编造。支持 OpenAI / Anthropic / Gemini / Ollama / 豆包五种协议，可选直连、代理或 Mock 模式。
二、Demo 创作思路
灵感来源
科研调研的本质是什么？不是填表，是下钻。你在海面抛出一个研究问题，然后穿过多层文献沉积物，触及坚硬的证据基岩，提取出知识芯样，最终钻取到可以直接交付的研究成果。这个过程是纵向的、有深度的、需要逐层深入的——而不是在一个平面的 Dashboard 上同时铺开所有功能。
这个认知催生了"深层剖面"（Deep Strata）设计概念：用深海钻探作为统一隐喻，把科研流程转化为一次有叙事感的下潜探索。
想解决的问题
科研初学者面临的核心痛点是工具割裂。文献管理用 Zotero，笔记用 Notion，写作用 Word，AI 辅助在另一个对话窗口。每一步的产出都无法自然地流入下一步——你在 Zotero 里标星的论文不会自动变成 Notion 里的精读笔记，你在 AI 对话中得到的证据摘要也无法追溯到原文页码。更关键的是，这些工具都不关心你的工作流进度：你可以在没有读过任何文献的情况下就开始写综述，也可以在没有任何证据的情况下就建立概念体系。
研途 Navigator 要解决的就是这个连贯性问题：从研究问题到最终产出，提供一个有门禁、有追溯、有 AI 辅助但始终由人类决策的完整工作流。
为什么做这个方向
在功能堆砌和隐喻驱动之间，选择了后者。市面上不缺功能强大的科研工具，缺的是一个让人愿意沉浸其中的工作环境。"深海钻探"隐喻不是装饰——它定义了交互语言（滚动=下潜）、信息架构（深度分层）、视觉风格（生物发光美学）和进度设计（门禁式渐进披露）。每一个设计决策都可以回溯到这个核心隐喻，这使得产品具有内在的一致性，而不是一组松散功能的拼凑。
三、Demo 体验
本地运行
PowerShell运行
cd …\research-navigator-v2
node server.mjs
打开 http://127.0.0.1:8787 即可体验完整功能（含本地网关的 PDF 提取、检索代理和 AI 代理）。
4. TRAE 实践过程
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清晰展示用 TRAE 完成 Demo 开发的完整流程；
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附开发关键步骤截图（不少于 3 张）；
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附关键任务对话的 Session ID
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5. 对应的报名审核通过的帖子链接
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