1.文献核心脉络提取基于[文献主题]，梳理该文献的核心观点、关键论据和论证逻辑，输出简洁的思维导图，并用Python代码实现将思维导图导出为PDF格式，同时对核心内容的重要性进行星级标注(1~5星)·此提示词能让你迅速把握文献主旨，清晰了解其内在逻辑结构，在后续研究中精准定位所需信息，节省大量阅读时间，2.研究方法深度剖析针对[目标文献]，详细解析其采用的研究方法，生成包含方法步骤流程图、方法优势与局限性对比表，以及在同类研究中该方法应用频率的柱状图，同时给出使用R语言对该方法进行重现分析的代码框架。这有助于你深入理解文献研究的科学性，为自己的研究方法选择提供参考和借鉴。3.关键结论拓展挖掘以[文献核心结论】为出发点，挖掘与之相关的潜在研究方向和拓展应用领域，输出包含拓展方向思维导图、相关领域应用案例分析表，以及用于搜索拓展领域前沿文献的Pytho飓虫代码（支持PubMed、arXiv等平台)，利用这个提示词，能在已有研究基础上，开拓新的研究思路，发现更多研究机会，4.学术贡献量化评估对[指定文献】进行学术贡献量化评估，生成引用影响力雷达图（包含自引率、他引率等指标）、在所属学科领域的贡献度排名柱状图，以及通过H指数、G指数等指标评估学术贡献的计算代码（使用Python实现），通过量化评估，能更直观地判断文献的学术价值，为学术研究中的文献筛选提供有力依据。5.文献观点对比分析选取[两篇或多篇主题相关文献]，对比它们的核心观点、研究视角和结论差异，生成观点差异矩阵图(3×3对比维度)、视角分歧溯源图，以及针对差异点的综合分析报告。在进行文献综述或深入研究某一主题时，该提示词能帮助你清晰地看到不同研究之间的异同，避免重复研究，深化对研究主题的理解。6.研究趋势动态预测基于近三年[文献所属研究领域】的文献，结合时间序列分析，预测该领域未来的研究趋势，输出包含趋势预测折线图、关键研究热点预测词云图，以及用于趋势预测的时间序列分析Python代码（使用ARIMA模型），提前了解研究趋势，能让你在学术研究中抢占先机，使自己的研究更具前瞻性。7.实验数据可靠性评估针对[文献中的实验数据]，评估其可靠性，生成数据质量评估报告（包含数据完整性、准确性、一致性等指标评估)、数据异常值检测箱线图，以及使用SPSS进行数据可靠性检验的代码示例。在引用文献数据时，确保数据的可靠性至关重要，此提示词能帮助你避免因数据问题导致的研究偏差，8.理论模型适配性验证对[文献中提出的理论模型]，验证其在[特定研究场景】中的适配性，输出适配性检验流程图、适配度指标评估表（如RMSEA、CFI等），以及使用AMOS进行模型适配性验证的操作指南和代码示伤例，在借鉴他人理论模型时，验证其适配性是确保研究有效性的关键步骤。9.学术语言优化建议分析[文献文本】的学术语言表达，生成语言优化建议报告（包含词汇使用准确性、句子结构合理性、段落逻辑连贯性等方面的建议)、高频易错词汇替换表，以及使用自然语言处理工具（如NLTK)进行语言初步优化的代码示例，提升学术语言表达水平，能让你的研究成果更易被认可和传播。10.跨文献知识关联构建在[多个相关文献集合】中，构建知识关联网络，输出知识关联网络图（使用Graphviz绘制)、关联强度排名表，以及用于提取文献间关键关联信息的Pytho代码，通过构建跨文献知识关联网络，能发现不同文献之间隐藏的联系，整合知识资源，为综合性学术研究提