Prisma Review Tool

PRISMA审查工具

](CHANGELOG.md)  

自动化系统文献综述 普里斯马2020 指导方针(清单 | 流程图 | 佩奇等人，2021).搜索学术数据库、消除重复结果、使用关键字规则筛选论文，并通过任何兼容MCP的代理使用人工智能辅助筛选——所有这些都可以从命令行完成。

特性

• 多数据库搜索：arXiv，OpenAlex，Semantic Scholar（免费，不需要API密钥）。可选：Scopus。
• 自动重复数据删除：DOI匹配+模糊标题匹配
• 两遍筛查:

- 通过1：基于规则的关键字筛选（自动、可重新筛选，阈值可调） - 通行证2：通过MCP进行人工智能辅助的资格筛查（更严格的标准）

• 通过MCP进行AI筛查：可与Claude Code、OpenAI Codex、GitHub Copilot、Cursor、Windsurf、Amazon Q、Gemini CLI和任何MCP兼容代理配合使用
• PRISMA 2020流程图：与官方模板（Page等人，2021）匹配的交互式图表，下载为PNG格式
• 灵活出口：带爱思唯尔风格字段选择器的CSV+BibTeX--仅导出筛选后的论文，选择要包含的列
• PDF下载和查看器：通过爱思唯尔（机构）、arXiv、Unpaywall、Semantic Scholar下载论文——在web应用程序中内联查看
• 后台管道：运行搜索→ 去重→ 后台屏幕显示实时进度、取消和速率限制处理
• 多项目管理：保存、切换、复制、导出/导入项目——每个项目都有独立的配置+数据
• Web仪表板：实时流水线步进器、统计卡、PRISMA流程图、PDF浏览器、资格过滤器

快速开始

一键启动（Web应用程序）

cd prisma_tool
python start.py

就是这样。第一次运行时，它将：

1. 创建Python虚拟环境并安装所有依赖项
2. 为web前端安装Node.js包
3. 创建 config.yaml 来自模板（如果缺失）
4. 在可用端口上启动API服务器和web应用程序
5. 在浏览器中打开仪表板

按 Ctrl+C 停止——它会自动杀死后端和前端。

# Options
python start.py --install     # Force reinstall all dependencies
python start.py --port 9000   # Custom backend port (frontend = port + 1000)
python start.py --no-browser  # Don't auto-open browser
python start.py --cli         # CLI mode only (no web app)

要求： 必须安装Python 3.10+和Node.js 18+。

配置

编辑 config.yaml 使用您的搜索查询、日期范围和筛选关键字，或使用 设置 网页应用程序中的页面。看 docs/CONFIG_GUIDE.md 了解详情。

CLI使用情况（无Web应用程序）

如果您更喜欢命令行：

python start.py --cli     # Sets up venv, shows CLI commands

# Then activate and run:
# Windows
.venv\Scripts\activate

# Mac/Linux
source .venv/bin/activate

# Full pipeline
python -m prisma_review run-all

# Or step by step
python -m prisma_review search        # Search databases
python -m prisma_review dedup         # Remove duplicates
python -m prisma_review screen-rules  # Keyword screening
python -m prisma_review report        # Generate PRISMA diagram
python -m prisma_review export        # Export .bib + .csv

# Check progress
python -m prisma_review status

（可选）使用任何MCP兼容试剂进行AI筛查

设置MCP服务器，让AI代理（Claude Code、OpenAI Codex、GitHub Copilot、Cursor、Windsurf等）筛选你的论文。看 docs/MCP_SETUP.md.

Web应用程序功能

web仪表板提供：

• 仪表盘 --实时流水线步进器、统计卡、交互式PRISMA 2020流程图
• 筛查 --审查包含/排除/可能决定的论文，用可调整的关键字阈值重新筛选
• 资格 --二次通过人工智能辅助筛查，以达到更严格的标准
• 所有论文 --带字段选择器导出（CSV、BibTeX）的分页、可过滤、可搜索的表——仅导出过滤后的论文
• 下载 --下载论文的PDF查看器（爱思唯尔、arXiv、Unpaywall）
• 设置 -从浏览器编辑配置、搜索查询、关键字、API键
• 项目 --创建、切换、复制、导入/导出文献综述项目
• MCP设置 --查看AI代理的连接说明

两遍筛查工作流程

新兴领域的广泛搜索查询通常会返回数百篇论文。单个关键字筛选过程太粗糙了——你需要第二个更严格的过程。

Pass 1 (Keyword Rules)          Pass 2 (AI Eligibility)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━          ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
1,600 records found             570 first-pass included
  → 57 duplicates removed         → AI reads each abstract
  → 973 excluded by rules         → Applies strict criteria
  → 570 included                  → ~50-80 final papers

通过1 使用可配置的关键字规则快速删除明显不相关的论文。匹配≥N的论文包含关键字（不排除关键字）；其余的则被排除在外或标记为“可能”进行人工智能审查。

通行证2 使用Claude（通过MCP）阅读每份第一次通过的论文摘要，并应用特定领域的资格标准，将范围缩小到只有最相关的研究进行全文审查。

CLI 参考

选项：

• --config PATH --config.yaml的路径（默认： ./config.yaml)
• --force --即使输出已经存在，也要重新运行步骤

MCP工具参考

首次通过筛查

二次通行资格

报告

管道管理

多项目支持

每个文献综述都存储为一个独立的项目，具有自己的配置和数据：

projects/
├── gfm-agriculture/
│   ├── config.yaml
│   └── prisma_output/
├── dl-medical/
│   ├── config.yaml
│   └── prisma_output/
└── .active_project              # tracks which project is loaded

• 切换项目 不丢失数据——每个项目都有自己的管道状态
• 自动迁移：现有 config.yaml + prisma_output/ 自动复制到 projects/ 首次运行时（为CLI保留原件）
• 导出/导入：将项目共享为 .zip 文件
• 重复：克隆项目以从同一配置开始新的审核

通过web UI管理项目(/projects)或REST API(/api/projects).

输出文件

prisma_output/
├── 01_search/all_records.json           # All papers found (raw)
├── 02_dedup/
│   ├── deduplicated.json                # Unique papers
│   └── duplicates_log.csv               # Which papers were merged
├── 03_screen/
│   ├── screen_results.json              # All papers with decisions
│   ├── included.json                    # First-pass included papers
│   ├── excluded.json                    # Papers excluded
│   └── maybe.json                       # Papers needing manual review
├── 03b_eligibility/
│   ├── eligibility_results.json         # All eligibility decisions
│   ├── eligible_included.json           # Final included papers
│   └── eligible_excluded.json           # Excluded in second pass
├── 04_export/
│   ├── prisma_flow.md                   # PRISMA diagram (Markdown)
│   ├── prisma_flow.png                  # PRISMA diagram (image)
│   ├── included_papers.bib              # First-pass BibTeX
│   ├── included_papers.csv              # First-pass CSV
│   ├── eligible_papers.bib              # Final BibTeX (after eligibility)
│   └── eligible_papers.csv              # Final CSV (after eligibility)
├── 05_pdfs/
│   ├── Author2024_Paper_Title.pdf       # Downloaded open access PDFs
│   └── _download_log.json              # Log of download results
└── review_state.json                    # Pipeline state + counts

与现有工具的比较

仅 2%的系统审查工具 尝试全流程自动化。大多数人只关注一个阶段。

文档

快速启动： 看 docs/QUICKSTART.md

也可在 docs/:

• MCP设置指南 --快速MCP设置参考
• 会话系统 --后台管道架构
• 例子 --不同研究领域的示例配置

路线图

• v1.0：CLI+MCP服务器，具有双通道筛选功能
• v1.5 （当前）：从筛选页面重新筛选，PRISMA 2020兼容图，工作流程顺序教程（24步）
• v1.4：爱思唯尔风格的导出，带字段选择器，按项目过滤持久性
• v1.3：一个命令启动器、web仪表板、后台管道、多项目管理、15个MCP工具
• v2.0 （计划中）：桌面应用程序（Tauri），拖放配置生成器，多用户支持

如何引用

如果您在研究中使用此工具，请引用：

@software{prisma_tool,
  author = {Mughees, Mohammad Ammar},
  title = {PRISMA Review Tool: AI-Assisted Systematic Literature Review},
  year = {2026},
  url = {https://github.com/Black-Lights/prisma-review-tool},
  license = {MIT}
}

需求

• Python 3.10+
• Node.js 18+（用于web应用程序；不需要仅用于CLI）
• 基本使用不需要API密钥（OpenAlex是免费的，推荐使用）
• 可选：Scopus API密钥用于更广泛的覆盖范围（从 dev.elsevier.com，需要机构准入）
• 可选：arXiv和Semantic Scholar（免费，但有严格的速率限制）
• 可选：通过MCP订阅Claude Code进行人工智能辅助筛查

贡献

看 贡献.md.

许可证

麻省理工学院