CALF 帮你从论文中抽出关键字段(材料体系、工艺、性能、测试条件、作者自述局限), 每一条都带着原文出处——点一下就能看到它出自哪一页哪一句。
无需注册 · 文件不上传服务器 · 所有分析在你的浏览器里完成
不是给你一段摘要,而是给你能填进综述表格的字段值。
每条数据都带页码与原句,点开即见,所以你敢用。
多篇论文同一指标不一致时主动标出,不必等读完才发现。
在「开始」页点“用示例论文试试”,或拖入你自己的 PDF。
左侧字段卡片,右侧原文;点卡片即可定位高亮。
分析第二篇后,在「对比表」页一起看,冲突自动标黄。
选择示例论文,或上传你自己的 PDF。文件不会离开你的电脑。
把 PDF 拖到这里
或
仅支持文字版 PDF(扫描件暂不支持)
app.js,把顶部的 CONFIG.apiBase
填成你的后端地址(例如 https://api.example.com)即可切换为服务端分析。
留空则使用浏览器内的本地演示分析。
同一指标在多篇论文间不一致时,系统会标黄并列出双方出处。
CALF 目前是一个学生项目,还在迭代中。如果你愿意帮忙,下面每种方式都很有用。
CALF 是我们在 2026 武汉 1024 · AI 黑客松「科研创新」赛道提交的作品: 把论文变成可核查的数据,让做综述的人少抄一点、少错一点。
写一篇综述,最花时间的不是读,而是把几十篇论文的样本量、方法、结论、局限 手工抄进一张 Excel——抄完还找不到出处,更看不到哪两篇其实互相矛盾。 CALF 只做三件事:抽成字段、标出出处、暴露冲突。
分析引擎:PDF 解析、字段抽取与自校验
网站与交互:结果页、原文定位、导出
评测与交付:标注集、指标、演示材料
(请替换为真实姓名与分工)
如有异议请联系 support@ledgerly.app,我们会及时处理。
从零把这个站点放到公网上,大约 20 分钟。完全不需要安装任何开发工具。
index.html、styles.css、app.js、data/sample.jscalf-site。sample.js 要放进里面的 data 子文件夹。
calf-site\
├─ index.html
├─ styles.css
├─ app.js
└─ data\
└─ sample.js
index.html 而不是 index.html.txt。index.html,浏览器会打开页面。file:///C:/Users/...。
这个地址只有你自己的电脑能打开,绝对不能作为提交链接发给评委。下一步必须部署。dash.cloudflare.com,用邮箱注册一个账号(免费)。calf。这个名字会出现在网址里。calf-site 文件夹拖进上传区域(拖文件夹,不用一个个选文件)。https://calf.pages.dev。点开它——这就是可以发给评委的公网链接。github.com,点右上角 + → New repository,名字填 calf,选 Public,创建。data 文件夹也一起拖),点 Commit changes。https://你的用户名.github.io/calf/。<title>)与描述写的是 CALF 而不是模板名多半是 data/sample.js 没有一起上传,或路径大小写不对(服务器区分大小写,本地不区分)。检查文件夹结构。
本模板只解析文字版 PDF。扫描件(整页是图片)读不出文字,会提示不支持——这是已知限制,不要当成 bug 现场演示。
本模板用的是内置演示规则,只认常见的材料与化学字段词。要真正可用,需要接你自己的分析接口:
打开 app.js,把 CONFIG.apiBase 改成你的后端地址。
不需要。免费的 xxx.pages.dev 足够提交比赛。买了域名也可以在 Pages 里绑定。
不会。本模板在浏览器本地解析,文件不出本机。若你之后接了服务端接口,请在「关于我们」里更新隐私说明。
index.html,直接改中文,保存后重新上传。styles.css,最上面 :root 里的 --brand 就是主色。app.js,找到 FIELD_RULES,照着已有格式加一行即可。