我做了什么

我做了一个面向高校老师的高校论文首轮评审 Copilot。老师上传论文后，系统先用阿里云 DocMind 解析 .doc / .docx / .pdf，再通过阿里云百炼完成格式规则核查和专业内容审读，最后生成：

1. 结构化评审报告 Word：汇总分项评分、重点问题、证据和修改建议；
2. 原文定位式批注 Word：在可命中的原文附近高亮，并插入批注式修改建议，减少老师反复搜索原文的时间。

项目用于辅助老师完成首轮评审和学生修改辅导，不替代老师的最终学术判断。

使用的工具

• 阿里云 DocMind：解析论文文档并抽取可审读的结构化内容。
• 阿里云百炼 DashScope API（OpenAI 兼容接口）：执行格式审读与专业内容审读；本次公开合成样本的两轮实际模型均为 kimi-k2.7-code，候选列表还配置了 qwen-plus。
• Python / FastAPI / python-docx：组织上传、评审、结构化结果与 Word 输出。
• OSS / SQLite：运行环境中的文件与任务承载；不包含在公开案例仓中。

项目展示仓：https://github.com/littlebordercollie/bailian-thesis-review-copilot-showcase

效果展示

以下公开图片来自 2026-07-16 的合成 .docx 成功运行，样例不含真实学生、学校或研究数据：

完整的运行事实、脱敏范围与复现前提见 DEMO.md。

踩坑记录（可选）

1. macOS 历史环境路径：旧 .env 中曾保留 Windows 风格的提示词路径。本次没有修改历史环境文件，而是在运行命令中显式指定项目内真实提示词和规则文件路径。
2. 长论文的外部依赖边界：DocMind 解析和模型调用都可能受网络、超时与模型可用性影响，因此系统记录阶段、候选模型、耗时和失败类型，方便老师区分“内容问题”和“服务问题”。
3. Word 结果的事实边界：.docx 可以优先在原档附近定位并插入批注式建议；.doc/.pdf 则需要用解析结果重建可批注的 Word。当前交付形态是高亮 + 相邻批注式建议，不宣称为 Word 侧栏原生评论气泡。