PaperOK 基础能力
默认PaperOK 默认安装的通用研究与文档处理基础能力。
- 学术海报生成器
- 论文格式调整助手
- arXiv 投稿预检
- 文献目录整理助手
临床研究设计、医学统计与循证写作。在这个模式下,智能体会特别注意:
共 10 个插件、212 项技能,标注「默认」的会在第一次进入时自动安装,其余可在「插件」页一键安装。
PaperOK 默认安装的通用研究与文档处理基础能力。
集成生物分子结构预测、蛋白质设计、基因组与单细胞分析、生信数据库检索、组学研究规划、医学文献与 PaperOK 生信论文写作能力。
通用科研工作流与共享生物医学数据 MCP。
生物标志物、患者分层与临床决策支持。
临床变异注释、评级与遗传诊断。
影像组学、医学影像深度学习与数字病理。
药物代谢、反应、剂量与毒性预测。
肿瘤突变、负荷、进化与异质性分析。
免疫浸润、受体组学与免疫治疗预测。
ctDNA、CTC、EV 与液体活检分析。
左上角品牌旁边选择「医学临床模式」。第一次进入会自动安装默认插件。
用一句话写清研究问题和材料,可以拖入文件、选择文献或指定插件。
智能体先和你确认目标与方案,再检索资料、运行代码、生成文件,每一步都能展开查看。
在右侧预览报告、图表、表格和脚本,文件保存在你电脑上的项目文件夹里。
以下是应用里医学临床模式的推荐任务,复制后把《》里的内容换成你的课题即可。
按 PRISMA 流程梳理《SGLT2 抑制剂在心力衰竭中的应用》的随机对照试验证据、异质性与研究空白
把《脓毒症早期识别与集束化治疗》整理成科室病例讨论或教学查房 PPT
为《真实世界队列研究》绘制 STROBE 受试者筛选流程图与研究设计示意图
按 CONSORT 规范撰写《早期康复干预对卒中后功能结局的影响》随机对照试验论文的方法与结果部分,输出 Word 文稿
对《临床队列数据》做基线特征表、Cox 回归与 Kaplan-Meier 生存分析,报告 HR 与 95% CI
精读《一篇 NEJM 随机对照试验》,评价随机化、盲法、结局指标与偏倚风险
为《新型炎症标志物的诊断价值》设计诊断准确性研究方案,包括样本量估算与 STARD 要点
围绕《慢病智能随访管理》撰写国自然医学科学部申请书的科学问题与研究方案
每个案例都附有提示词、执行步骤和产出。
示意图对 cohort.xlsx 里的心衰患者随访数据做分析:按是否使用 SGLT2 抑制剂分组生成基线特征表,绘制 Kaplan-Meier 曲线,做多因素 Cox 回归报告 HR 和 95% CI,并做倾向评分匹配后的敏感性分析。
围绕「GLP-1 受体激动剂的长期安全性」,检索近五年的随机对照试验与真实世界研究,梳理主要不良事件证据、争议点与研究空白,输出带参考文献的综述初稿(Word)。
把《阿尔茨海默病早期筛查》制作成 15 页左右的组会汇报 PPT:研究背景、血液标志物进展、影像与 AI 方法对比、我们的思路,最后一页列参考文献。
可以按 PRISMA 流程检索和筛选文献、提取数据、做合并分析与异质性检验,并画出流程图和森林图。纳入排除标准需要你确认。
数据在你的电脑上处理。处理含个人信息的数据前请先脱敏,并使用「逐步确认」或「只读」权限模式。
不需要。用中文描述任务即可,智能体会自己写代码、运行并解释结果;代码和中间文件都会保留,会写代码的话可以随时查看和修改。