# Open Notebook 自定义转换：给新导入的每篇论文生成同口径的研究局限卡

已生成并渲染3份原创课堂PDF/Markdown和人工局限参考；未运行Open Notebook导入、Embedding或Transformation。资料中的实验是虚构教学材料。

## 版本与门槛

Open Notebook v1.15.0及当前main修正文档；需Language/Embedding模型。MIT。新导入可批量勾选转换；不承诺多选已有来源批处理，全局Default Prompt在该版不生效。

## 操作步骤

1. 读三份短材料，先留人工判断

下载S01–S03.md及PDF，三份材料分别是6盆绿植、两场签到方式和单台设备温度记录。先写下每份材料的局限，尤其S02的40秒与32秒不能直接证明签到方式导致差异。

2. 选择模型并确认来源有正文

在Manage下的Models配置自己的Language和Embedding模型，再确认默认模型分配。模型类型不同，不能给Embedding位置填聊天模型。上传前打开PDF看中文，避免用没有正文的来源测试转换。

3. 在Transformations保存独立模板

进入Manage → Transformations → Create New，填Name、Title、System Prompt和Model。将prompt.md中的共同规则直接写到这一个模板，不能依赖v1.15.0未应用的Default Transformation Prompt。

4. 先在Playground只试一份

粘贴S02完整文本，在Playground运行，检查“不同参与者与日期”是否保留、“不能因果推断”是否明确。此处输出不会自动保存，调好后保存模板；不要把Playground截图当成三个来源已生成insight。

5. 在新增来源时对三份勾选模板

打开新增来源向导，批量选择S01–S03，在Process步骤勾选自定义Transformation再提交。此选择作用于此次新增项目；不要在多个已存在来源里寻找本版未提供的多选执行按钮。

6. 逐来源看Insights及处理状态

等处理真实完成后分别打开每个来源的Insights。每份结果只应对应自己的对象、数字和限制。来源提取失败先修来源，转换失败不算完成；再次生成会新增insight，须人工清理不要的版本。

7. 回到原句修正越界结论

将实际卡片和人工manual-insights.json对照，只核对本题事实。S03没有环境温度，不能写已排除环境影响；S01没有随机分配，不能写因果结论。把人工改动与模型原输出分别保存。

8. 导出逐来源卡片，保留模板

逐份保存Markdown并记录source_id、模型和生成时间；再次导入新来源时复用同一模板。验证每份来源标记和数字后再将Insights only用于聊天，避免堆积多个重复insight扩大上下文。

## 本地参考与运行

已生成并渲染3份原创课堂PDF/Markdown和人工局限参考；未运行Open Notebook导入、Embedding或Transformation。资料中的实验是虚构教学材料。

运行 `python3 verify.py` 检查材料；原生文档检查需要pypdf、openpyxl或lxml。需要重建参考时运行本包对应reference.py；这些脚本不调用模型。

## 官方来源

- https://github.com/lfnovo/open-notebook/releases/tag/v1.15.0
- https://github.com/lfnovo/open-notebook/blob/main/docs/3-USER-GUIDE/transformations.md
- https://github.com/lfnovo/open-notebook/blob/main/README.md
- https://github.com/lfnovo/open-notebook/blob/main/LICENSE

## 素材身份与许可

本站原创教学输入与参考代码采用CC0-1.0；官方截图仅用于识别软件和说明操作入口，其版权归相应项目。工具与模型许可分别按官方来源执行。请勿将人工/参考算法文件描述成目标软件或模型的实际结果。