上面是完整的交互式流程文档（有五个标签页，每节可展开），以下是文字摘要：

整体数据流（五步）

PDF/网页 → Zotero → MCP → Claude API → JSON → Neo4j → GraphRAG问答

三层各自职责

Zotero：只管收文献。用标签 待分析 / 已分析 / 已导入图谱 控制流水线状态。Better BibTeX 为每篇文献生成稳定 citekey（如 lee2026revival），是三层之间的通用 ID。

Claude：只管分析。接收 MCP 传来的文献内容，执行 Q五步分析，输出标准化 JSON，包含四维评分、经节列表、主题列表、人名列表。

Neo4j：只管存储与查询。接收 JSON，用 Python 脚本创建节点（Message / Scripture / Theme / Person）和关系边（CITES / DEVELOPS / BUILDS_ON），支持 Cypher 跨年度查询。

最关键的三个脚本

1. panai_pipeline.py：一键运行全流程，从 Zotero 取文献 → Claude 分析 → 导入 Neo4j → 更新 Zotero 标签，可设定每日定时自动运行。
2. import_analysis()：将 Claude 输出的 JSON 转为 Neo4j 节点和关系，用 MERGE 而非 CREATE，保证重复运行不产生重复节点。
3. graphrag_query()：问答时先用 Cypher 从图谱取相关子图，再把子图 + Zotero 原文一起注入 Claude，生成有来源标注的回答。

典型 Cypher 查询场景

• 「复兴主题」在 1997–2026 年的时间演进轴
• 引用最多的经节及其主题集群
• 两篇信息之间的最短神学连接路径
• 从启示录3章得胜者到新的复兴的完整路径

要我先帮你写哪个脚本的完整可运行版本？