Scopeshot

ScopeShot — 论文投稿决策

输入论文初稿（或思路），输出：目标期刊 + 投稿命中率分析 + 同类论文对比。面向 AI + 医学影像（眼科：OCT/OCTA/CFP、眼脑交叉、近视 biomarker）方向研究者。

⚠️ 数据版本声明（每次推荐必须先看这里）

本 skill 内置数据版本：

• 影响因子：2026 年 6 月 17 日 Clarivate 发布的 JCR（统计 2025 年引用数据，学界俗称"2025 JIF"，但行文应称"2026 年最新 JIF"）
• 中科院分区：2026 年 3 月 24 日发布的《新锐期刊分区表》（最新版）；括号内保留 2025 年 3 月升级版作对照
• CCF 推荐目录：第七版（2026-03-05 公示 / 2026-03-31 正式发布 / 2026-04-09 更新）；本次仅 IEEE TMM 与 Bioinformatics 两本期刊升入 A 类
• JCR 分区：2026 年 6 月 17 日发布版本
• 预警名单：中科院自 2026 年起不再单独发布预警名单，改为在《新锐期刊分区表》中标注「under review」并动态更新（2026-03-24 首发 37 种）；本 skill 的核查基准日期为 2026-09-14，超过 1 个月须重新检索

历史教训（务必记住）：不要在数据版本上犯错。2026 年 6 月这一版相比上一版变化极大，多个期刊跳升 30%+（npj Digital Medicine 12.4→18.0、IEEE TMI 8.9→12.4、Translational Neurodegeneration 10→19.1、JAMA Ophthalmology 9.2→10.5）。引用数据前先确认"这是哪一版"。

时效规则：每年 6 月 JCR 更新、每年 3 月中科院分区更新。距上次更新超过 6 个月时，用 WebSearch 核对；用户明确说"帮我查最新的"时，必须实时检索，不要直接用内置数据。

预警硬约束：用户明确要求"不能是预警期刊"。推荐任何期刊前必须对照 Under Review 名单排除；Elsevier / MDPI / Frontiers / Springer 各出版方内部都有预警刊，不能按出版社整体判断安全性（Heliyon 就是 Elsevier 的预警刊）。

使用流程

1. 获取论文信息

用户说"根据我的论文推荐期刊"时，先找初稿文件：

• 询问文件路径，或搜索工作区常见位置（*.docx, *.md, *.pdf）
• 只需读：标题、摘要、方法核心、结论、图表质量描述。不用读全文
• 若没有初稿，问三个问题：①研究类型（临床研究/方法学AI/综述/影像组学）②疾病方向（眼病/AD眼脑/近视）③数据规模（样本量、队列数、是否多中心）

读稿时要顺手抽出三组检索词，供第 4 步使用：疾病词（如 pathologic myopia）、模态词（如 OCT angiography）、方法词（如 graph attention network）。

2. 稿件分类（决定主攻梯队）

3. 输出两梯队推荐（不要保底档）

设计原则：不推保底水刊（2 分档综合刊、OA 灌水刊、"能发就行"型期刊一律不推）。只给两类：

• 冲刺档：本方向天花板（IEEE TPAMI/TIP/TMI、MedIA、npj Digital Medicine、Ophthalmology、Alzheimer's & Dementia 等）
• 主投档：与工作量/新颖度匹配的主力目标（CCF-B/C 的 AI 刊、医学影像 2 区 Top、眼科 1–2 区临床刊、眼脑交叉刊）

若用户稿件确实偏弱，不降档，而是给出"补什么才能上主投档"的具体建议（补外部验证集、补消融、补临床效用评估、把方法从应用级提升到方法学级）。

每梯队选 2-3 本，每本给出：

• 名称、最新 JIF、中科院分区（注明分区版本）/JCR分区、CCF 推荐目录等级（有则必标）
• 预警状态（必填）：✅ 不在 Under Review 名单 / ⚠️ 历史预警 / ❌ 在名单
• Scope 契合点（必须具体到论文内容）
• 审稿周期、是否 OA（APC 大概）
• 注意事项（字数限制、报告规范 STARD/TRIPOD 等）

投稿策略：按 冲刺→主投 排列，明确指出"先投哪本、被拒后转投哪本"。

4. 同类论文检索 + 投稿命中率分析（推荐期刊后必做的一步）

为什么必做：期刊的 Aims & Scope 是公关文案，真正能回答"这本刊收不收我这类稿"的，是它近 3 年有没有发过同类论文。这一步同时给用户三样东西：投刊可行性证据、可对标的写法/体量、以及审稿人可能的参考文献池。

执行方式：调用 scripts/search_similar.py（OpenAlex 主源 + Semantic Scholar 兜底，无需 API key）。

# 方式一：直接给论文文件（txt/md/docx 均可，自动抽检索词）
python scripts/search_similar.py \
  --paper my-draft.docx \
  -j "Ophthalmology Retina" -j "Eye and Vision" -j "IEEE Transactions on Medical Imaging" \
  --years 3 --top 5 --html -o report.html

# 方式二：手工给主题词（更可控，推荐）
python scripts/search_similar.py \
  -q "pathologic myopia OCT biomarker" \
  -q "choroidal thickness myopia progression" \
  -j "Ophthalmology Retina" -j "Eye and Vision" -j "IEEE Transactions on Medical Imaging" \
  --years 3 --top 5 --html -o similar-papers.html

输出自带投稿命中率分析（Scope 命中指数，0–100），四个维度：活跃度 /40（近 N 年同类论文总量）、时效性 /20（最新一篇距今多久）、覆盖面 /20（论文的多个主题侧面是否都被该刊覆盖）、相关度 /20（top 命中的检索相关度）。等级：≥75 高（scope 活跃阵地）· 50–74 中（收但非主场）· 25–49 低（偶发收录）· <25 很低（大概率 out-of-scope）。

必须向用户声明：命中指数衡量 scope 契合度，不等于录用概率——录用还取决于新颖性、实验充分性与写作质量。指数高只说明"这本刊收这类稿"。

主题词设计规则（决定成败）：

• 每词 2–4 个英文词，别写整句。太长相关度会崩（实测长短语首位结果会漂到无关论文）。
• 给 3–5 组词，覆盖论文的不同侧面：疾病词 + 模态词 + 方法词。脚本会自动合并去重。
• 方法词和临床词要分开给："high myopia deep learning" 和 "choroidal thickness myopia progression" 命中的是完全不同的两批论文，前者看方法学空间，后者看临床空间。
• 脚本用的是 OpenAlex 通用 search=（相关度排序、宽松匹配）；不要改成 title_and_abstract.search=——那个是多词 AND 语义，实测同一组词会从 9 篇命中掉到 0 篇。

结果怎么解读（这是重点，不要只贴表格）：

必须人工筛一遍：宽泛主题词（如 "graph neural network"）会带进弱相关结果——实测 Information Fusion 会混进股票组合优化、交通流预测；Ophthalmology 按被引排序时榜首会漂到"Disparities in Vision Health"这类大综述。所以脚本按相关度而非被引量排序，但输出仍需人工过一遍，只保留真正同类的。

输出规范：每刊给两个榜单——① 最相关（按相关度）② 最新（按发表日期，看当前写法与体量）。用 --html 生成浅色主题页面，在推荐报告里作为"可行性证据"章节附上。

常用候选刊分组（直接复制进 -j）：

# 方法学组（AI 创新为主）
-j "IEEE Transactions on Medical Imaging" -j "Medical Image Analysis" \
-j "IEEE Transactions on Image Processing" -j "Information Fusion" -j "Pattern Recognition"

# 眼科临床组（近视/视网膜）
-j "Ophthalmology" -j "Ophthalmology Retina" -j "Eye and Vision" \
-j "Asia-Pacific Journal of Ophthalmology" -j "British Journal of Ophthalmology"

# 眼脑/AD 组
-j "Alzheimer's & Dementia" -j "Alzheimer's & Dementia: Diagnosis, Assessment & Disease Monitoring" \
-j "Alzheimer's Research & Therapy" -j "BMC Geriatrics"

期刊 ID 已缓存在 data/journal_ids.json，检索结果缓存在 data/search_cache.json（TTL 14 天），重复检索不重复请求。

429 限流处理（实战踩过的坑，必读）

OpenAlex 的 search= 端点有速率限制。实测被限流时服务端会返回 Retry-After，可能是 30–50 秒，也可能夸张到 60228 秒（≈17 小时）——必须截断，否则脚本静默挂死。脚本已处理：截断到 50s、最多重试 4 次，仍失败则抛 RateLimited 并自动切到 Semantic Scholar 兜底。

最危险的失败模式（已修，不要改回去）：限流失败如果被当成"检索成功但 0 篇命中"，报告会宣称"该刊近 3 年没发过这个方向 → 大概率 out-of-scope 秒拒"——这是把网络故障伪装成投稿建议，会直接误导决策。因此：

• 每个主题词的失败都会记入 errors，报告里显示红色错误块而不是"未检出"
• 全局兜底：若所有期刊都是 0 篇且有错误，脚本打印 [!!] 严重警告
• 两个数据源同时失败时，该刊结果标记为无效，不得用于判断 scope

降低被限流的实用做法：

• 一次跑 ≤5 本刊 × 2 组主题词（约 10 次请求）
• 成功过的查询会进缓存，重跑几乎零成本；想换榜单直接复用缓存
• 命中 429 时先等 1 分钟再试；连续 429 就停手，隔一段时间再来
• 期刊名解析走 journal_ids.json 缓存，不消耗检索配额

期刊 ID 缓存已包含：TMI S58069681、MedIA S116571295、Information Fusion S7560371、TIP S4210173141、JBHI S2495854775、Pattern Recognition S414566、Ophthalmology S207341048、Ophthalmology Retina S2764728514、Eye and Vision S4210190797、British Journal of Ophthalmology S79587146、CAAI TRIT S2898415742、Alzheimer's & Dementia S108427512、A&D: DADM S2898482455、Alzheimer's Research & Therapy S140755874。

5. 报告规范

医疗AI类稿件基本都会被要求 TRIPOD+AI / CLAIM / STARD 清单，推荐时主动提醒。

期刊数据库

一、眼科临床期刊（2026 年最新 JIF 全排名，全球 98 本中前 40）

二、BMC 系列（Springer Nature / BioMed Central）医学期刊专区

系列特点：全部 Gold OA；编辑决策明确"不基于研究兴趣度或潜在影响力，只要求科学成立"→ 接收率相对高、审稿快（BMC Ophthalmology 中位首次决定 7 天）；代价是 IF 普遍偏低、部分单位不认可、APC 约 $2,000–3,000。

重要：BMC 系内真正值得投的是上半张表（Alzheimer's Research & Therapy 8.9、BMC Medicine 8.7、BMC Geriatrics 4.5、BMC Medical Informatics 5.5）；BMC Ophthalmology / BMC Neurology 这一档按设计原则排除，不要推。

BMC 投稿建议：Alzheimer's Research & Therapy 和 BMC Medicine 是真·主投档次（1区Top）；BMC Geriatrics 适合老年认知+眼影像。要注意 Springer Nature 的 Read & Publish 协议——国内不少三甲医院/医学院校已覆盖，可通过本单位图书馆确认，覆盖则 APC 为 0。

三、Elsevier（爱思唯尔）系列专区

注意：Elsevier 并非都安全——Heliyon 与 Biomedicine & Pharmacotherapy 目前在 Under Review 名单上。选刊不能只看出版社。 下表每本刊均已逐刊核对 Under Review 名单，全部通过（✅）。

3.1 模式识别 / AI 方法学（计算机大类）

3.2 医学影像 / 医学信息（医学大类）

3.3 眼科临床（Elsevier 旗下，与第一节同源）

Progress in Retinal and Eye Research 16.2（邀稿综述）· Ophthalmology 10.9（医学1区/眼科学1区）· Asia-Pacific J Ophthalmology 7.0（Elsevier，亚太友好）· Survey of Ophthalmology 6.8 · Ophthalmology Retina 5.9 · American J Ophthalmology 4.7 · Contact Lens & Anterior Eye 4.2 · Ophthalmology Glaucoma 3.3 · Experimental Eye Research 3.1

3.4 眼脑 / 神经退行（Elsevier）

四、眼科影像 / AI / 信息学（非 Elsevier，作对照）

五、眼脑 / AD / 神经退行（非 BMC 系）

六、IEEE 系列与 CCF-A 顶刊专区（用户核心战场：AI + 医学影像）

6.0 先纠正一个常见误解：CCF-A 是"等级"，不是"范围"

用户常问"CCF-A 类期刊是不是都可以投"。答案：不是。 两个层面都要看：

1. CCF-A 里没有几本收医学影像应用论文。人工智能领域的 CCF-A 只有 4 本期刊：AIJ、TPAMI、IJCV、JMLR（外加 Proc. IEEE，但只收综述）。这 4 本要么是纯视觉/机器学习理论刊（TPAMI/IJCV/JMLR），要么是 AI 综合理论刊（AIJ），都不收"把网络换个数据集"的医学应用。
2. 用户已有的主投目标其实不是 CCF-A：IEEE TMI 是 CCF-B；Medical Image Analysis 与 IEEE JBHI 是 CCF-C。所以"投 TMI/MedIA 就是为了 CCF-A"这个前提是错的——它们是医学影像圈的顶刊，但 CCF 等级不高。医学影像方向的 CCF-A 事实上只有 TPAMI、IJCV、TIP、TMM 这几本有现实可投性。

因此推荐逻辑应为：按"论文性质"选刊，而不是按"CCF 等级"选刊。

• 方法学有普适性（新架构/新损失/新理论，图像只是验证载体）→ 可冲 TIP / TPAMI / TMM（CCF-A）
• 方法学只对医学影像成立、需要临床意义背书 → 投 TMI（B）/ MedIA（C）/ JBHI（C），在领域内认可度远高于其 CCF 等级

6.1 CCF 推荐目录（第七版）体系速览

版本：CCF《推荐国际学术会议和期刊目录》第七版，2026-03-05 公示、2026-03-31 正式发布、2026-04-09 更新。本次调整：新增 14 本期刊、6 本升级、1 本降级。仅 2 本期刊升入 A 类：IEEE TMM（计算机图形学与多媒体）、Bioinformatics（交叉/综合/新兴）。

人工智能领域期刊（第七版，完整）：

（TMM 归在"计算机图形学与多媒体"类，不在人工智能类，见下表）

计算机图形学与多媒体领域（第七版）：

注意：TMI、MedIA、JBHI 不在"人工智能"或"图形学与多媒体"这两个 A 类主战场上——TMI/JBHI 在交叉/综合/新兴类且是 B/C，MedIA 属 C（且非 CCF 目录中的"人工智能"类）。这是本方向最容易被误解的一点。

6.2 IEEE 期刊逐个点评（含 CCF 等级 + 2026 JIF + 新锐分区 + 预警）

关键错位结论（推荐时必须点明）：CCF 等级 ≠ 中科院分区 ≠ 影响因子。TKDE、IJCV、AIJ、JMLR 都是 CCF-A，但中科院新锐分别为 2/2/2/3 区；反过来 TMI 只是 CCF-B，却是医学 1 区 Top、IF 12.4。国内多数单位职称/毕业认定以中科院分区为准，CCF 等级在计算机学院另算——给用户推荐时必须两个口径都给，让用户按自己单位的认定标准选。

6.3 与非 IEEE 顶刊的对照（本方向常用）

Information Fusion 值得单列：不在 CCF 目录内（所以既不是 A 也不是 B），但中科院计算机 1 区 Top、IF 15.5、免版面费、审稿 6–12 周——对"异构 OCT+gene 融合"这类多模态方法学，实际性价比高于多数 CCF-A。选刊时不要因为"不是 CCF-A"就排除它。

七、⚠️ 预警名单核查与避雷清单（必读，每次推荐必须过关）

机制已变（重要）：中科院自 2026 年起不再单独发布《国际期刊预警名单》，改为把预警机制嵌入《新锐期刊分区表》，对存在学术诚信风险或质量异常的期刊标注「under review」并持续动态更新。2026-03-24 首发共 37 种（部分渠道把这 37 种直接称作"2026 版预警名单"）。不要再去找"单独的预警名单文件"，要查 Under Review 标注。

历年预警名单规模（趋势参考）：2020 版 65 种 → 2021 版 35 种 → 2023 版 28 种 → 2024 版 24 种 → 2025 版 5 种（全部为"论文工厂"问题刊）→ 2026 版 37 种（嵌入新锐分区表）。2025 年大幅收缩后 2026 年再度扩张，说明核查必要性上升。

三个查询入口，缺一不可：

1. 新锐分区 https://www.xr-scholar.com（查 under review 标记；免费免登录）
2. 科睿唯安 https://mjl.clarivate.com（查 On Hold 状态——与 under review 是两套独立体系）
3. 旧版分区表 https://fenqubiao.com（查 2020–2025 历年预警记录）

名单是动态的。 本 skill 内的核查基准日期为 2026-09-14；距该日期超过 1 个月时，必须重新检索确认，不要直接引用。

本方向相关、当前在 Under Review 名单上、必须避开（2026-03-24 版 37 种中与本方向有关的部分）：

• Heliyon（Elsevier 旗下综合刊——最容易被当保底刊，实际在名单上）
• Biomedicine & Pharmacotherapy（Elsevier，医学类）
• IEEE Transactions on Intelligent Vehicles（常被误当"AI 好刊"）
• Soft Computing / Journal of Intelligent & Fuzzy Systems / Optical and Quantum Electronics
• International Journal of Surgery 全系列（5 本：正刊 / Case Reports / Open / Protocols / Oncology）
• Annals of Medicine and Surgery
• Journal of the Pancreas / Clinical Hemorheology and Microcirculation / Environmental Toxicology
• Journal of Computational Methods in Sciences and Engineering / International Journal of Intelligent Engineering Informatics

注意：该 37 种名单中没有眼科专刊、没有 IEEE TMI/TIP/TPAMI 系、没有 BMC 系、没有 MedIA/PR/Information Fusion——本方向主流目标期刊目前全部安全。但名单动态更新，引用前需复核日期。

已核查为安全的期刊组（可放心推）：

• Elsevier 计算机/AI 组：PR、Information Fusion、Neurocomputing、KBS、ESWA、EAAI、PRL —— 全部无预警记录
• Elsevier 医学影像组：MedIA、AIIM、CMPB、CBM、BSPC、CMIG、JBI —— 均不在名单（CMIG、AIIM 可查 2020/2021/2023/2024 四版均不在）
• Elsevier 眼科组：Ophthalmology、AJO、Survey、Ophthalmology Retina、Asia-Pacific JO、Ophthalmology Glaucoma、Experimental Eye Research 等
• BMC 全系列（含 Eye and Vision）—— 2020–2026 各版均不在名单
• CAAI TRIT —— 无预警记录

投稿前 5 项自查：① 是否在最新 Under Review 名单 ② 是否被科睿唯安标记 On Hold ③ 自引率是否超 20% ④ 近 3 年发文量是否暴增 ⑤ 是否仍在 Web of Science Master List

硬性要求：用户说"不能是预警刊"时，输出推荐报告里每本刊都必须带预警状态栏（✅ 不在名单 / ⚠️ 历史预警 / ❌ 在名单），不允许省略。

八、中国人工智能学会（CAAI）系列

九、本方向已核实的同类论文先例（实战检索积累，可直接引用为"该刊收这类稿"的证据）

这些是用 scripts/search_similar.py 实检得到的结果，可作为投稿时的对标锚点。每次做新检索后，把有价值的先例追加到这里。

异构图表征 / 图注意力方向

• IEEE TIP：NSB-H2GAN: "Negative Sample"-Boosted Hierarchical Heterogeneous Graph Attention Network for Interpretable Classification（2025，DOI 10.1109/tip.2025.3583127）—— 异构图注意力网络在 TIP 的直接先例，且是 GAN + 异构图注意力组合。这条证据说明 heterogeneous GAT 方向在 TIP 有明确收稿路径。
• Information Fusion：Learnable graph convolutional network and feature fusion for multi-view learning（2023，被引 217，DOI 10.1016/j.inffus.2023.02.013）—— 图网络 + 特征融合的方法学先例，该刊 TOP 相关命中。
• Medical Image Analysis：脑网络方向的图神经网络论文密集（fMRI/DTI/sMRI 多模态 + 可解释 GNN）—— 眼脑/AD 方向走"多模态脑网络图学习"叙事时 MedIA 是活跃阵地。

异构 GAN / OCT 生成与分类方向

• Medical Image Analysis：DTG: Dual transformers-based generative adversarial networks for retinal 2D/3D OCT image classification（2025，DOI 10.1016/j.media.2025.103915）—— GAN + 视网膜 2D/3D OCT 的直接先例。
• IEEE TMI：FIT-Net: Feature Interaction Transformer Network for Pathologic Myopia Diagnosis（2023，DOI 10.1109/tmi.2023.3260990）—— 病理性近视诊断在 TMI 的先例，说明 TMI 收 PM 的 AI 方法工作。

眼脑 / AD 方向

• IEEE TMI：Multi-Modal Diagnosis of Alzheimer's Disease Using Interpretable Graph Convolutional Networks（2024，DOI 10.1109/tmi.2024.3432531）—— AD + 多模态 + 可解释图卷积，TMI 直接先例。

检索得出的 scope 风险结论（重要）

• IEEE TMI 对纯临床近视研究基本不收："pathologic myopia OCT biomarker"、"choroidal thickness myopia progression" 在 TMI 近 3 年命中 0 篇。→ 近视临床研究投 TMI 大概率 out-of-scope；若要在 TMI 发，必须把叙事完全转成方法学创新（新架构/新损失/新理论）。
• Eye and Vision 是近视 + AI 方向的活跃阵地：同一组词命中 6/20/15 篇，远高于 Asia-Pacific JO（1/5/4）和 TMI（0/0/4）。→ 高度近视方向 Eye and Vision 的 scope 契合度实测最高。
• Information Fusion 不限定医学：检索会混入股票组合优化、交通流预测、航空故障诊断等。它是"融合方法学"刊，投它必须把医学内容降为验证载体、把融合机制升为贡献主体，否则会被视为应用文而退。

特殊说明

• 不收保底刊（设计原则）：Scientific Reports / Diagnostics / Frontiers / BMC Ophthalmology / BMJ Open Ophthalmology / Pattern Recognition Letters 这类"能发就行"型期刊不作为推荐项。稿件偏弱时给"提升方案"而不是"降档方案"。
• CCF-A 的真相（必答项）：用户问"CCF-A 类是不是都可以投"时，直接回答：不是。AI 领域 CCF-A 只有 AIJ/TPAMI/IJCV/JMLR 四本期刊，都是理论/视觉综合刊，不收医学应用；TMI 是 CCF-B，MedIA 和 JBHI 是 CCF-C。医学影像方向真正可投的 CCF-A 是 TIP（含 biomedical imaging）/ TMM（2026 新升 A）/ TPAMI。
• 两个口径都要给：推荐时同时标注"中科院新锐分区"和"CCF 等级"。国内多数单位职称/毕业按中科院分区认定，计算机学院可能另按 CCF 认定；两者常错位（TKDE/IJCV 是 CCF-A 但仅新锐 2 区；TMI 是 CCF-B 但新锐医学 1 区 Top）。
• 眼脑/AD 方向首选交叉期刊（DADM、Alzheimer's Research & Therapy、BMC Geriatrics），比投纯眼科刊更容易讲出增量故事
• 方法学论文投 TMI/MedIA 失败后，转 AIIM / CMPB / BSPC / CMIG / IEEE JBHI / TIP，不要投回眼科期刊（会被质疑方法创新不足）
• 多模态融合是 Elsevier 侧的独门路径：若核心贡献是"异构模态如何融合"（OCT+基因、影像+组学），首选 Information Fusion（15.5，计算机1区Top，免版面费，审稿 6–12 周）——与 heterogeneous GAN / UOT 聚合机制类方向高度对口；被拒转 PR / KBS；实用导向转 EAAI。注意它不在 CCF 目录，别因为"不是 CCF-A"就排除。
• 3D OCT 体积渲染方向：若做成可视化方法学，CCF-A 的 IEEE TVCG / ACM TOG 是少见的对口正刊；若只是渲染效果展示，应投 TMI/MedIA 而非可视化刊。
• PR 的隐性门槛：官网明确声明"常规应用已有方法的论文请另投"，也就是"把 ResNet 换个数据集"必拒，必须在模式识别方法论层面有原创贡献
• 高度近视→病理性近视 biomarker：Eye、Graefe's Archive、Ophthalmology Retina 匹配好；若样本量充足可冲 Asia-Pacific J Ophthalmology / Ophthalmology
• APC 友好路径：① Springer Nature 系（BMC 全系列 + Eye and Vision）多在国内 Read & Publish 协议内，可能 0 费用；② Elsevier / IEEE 订阅制期刊（PR、Information Fusion、KBS、ESWA、EAAI、Neurocomputing、MedIA、BSPC、CMIG、AJO、Ophthalmology、TPAMI、TIP、TMM、TMI、JBHI）全部免版面费——这是比 CAAI TRIT（$2,800）和 MDPI（约 $2,600）明显省钱的一条路
• 避雷（务必每次查）：中科院已改为在《新锐期刊分区表》中标注「under review」，不再单独发预警名单，2026-03-24 首发 37 种。重点避开 Heliyon（Elsevier）、IEEE T-IV、Soft Computing、JIFS、Biomedicine & Pharmacotherapy、Int J Surgery 全系列。眼科/IEEE 影像系目前无一在名单上。
• 数据波动警示：眼科期刊整体在涨，但 Retina（3.4→2.1）、International J of Ophthalmology（3.5→2.0）、TVST（3.0→2.7）在跌；Progress in Neurobiology（6.7→4.6）也在跌；引用时以当版为准
• 预警状态不明时不要含糊：若某刊的预警状态无法确认，明确告诉用户"该刊预警状态未核实，投稿前请自行查分区表 Under Review 标注"，不要默认安全

输出格式

推荐报告用表格呈现（期刊/JIF/中科院分区/CCF 等级/契合理由/审稿周期/APC/预警状态），按 冲刺→主投 两梯队分组，最后给一段"投稿路线建议"。不设保底档。 报告存为 HTML 或直接在对话中展示。报告中必须标注数据版本与来源日期，并单列一栏预警核查结论。

报告固定包含三大块：

1. 期刊推荐表（冲刺 / 主投，含预警栏）
2. 投稿命中率分析（Scope 命中指数汇总表 + 各维度分项，由脚本自动生成并置顶）
3. 同类论文可行性证据（对每本候选刊，给"最相关"与"最新"两个榜单 + 命中数解读），由 scripts/search_similar.py --html 生成。命中数为 0 的刊要明确写出"out-of-scope 风险高"。

若用户只给了初步想法（尚无稿件），先问三件事：研究类型、疾病方向、数据规模，再给推荐；同类论文检索可同步做，用来反推用户该往哪个角度写。