scipilot-cite-skill

name scipilot-cite-skill description SciPilot Skills 家族的文献检索与引用插入技能。支持两种输入模式—— 模式 A：读取用户的 Word(.docx) 或 LaTeX(.tex) 论文，在正文对应章节插入引用； 模式 B：接收用户给出的一段话/一个观点/一个论断，输出能支撑它的参考文献列表 （不修改文档）。两种模式都通过 Semantic Scholar、OpenAlex、Crossref 三源 并行检索真实文献，DOI + 多源交叉验证真实性，然后按用户指定格式（IEEE/APA/ Nature/Vancouver/GB-T-7714 等）输出。每次交付前都强制运行 Gate 8 末端幻觉 门控审计，FAIL 即拒绝交付。Stage 0 必须主动询问用户的多项偏好：篇数、格式、 年限、章节、期刊分区、作者偏好、机构偏好、是否含预印本等，禁止默默用默认值。 当用户提到以下任何情况时触发此技能：添加参考文献、插入引用、找文献、 citation、reference、加引用、补充参考文献、文献检索、add references、 find papers、insert citations、找文献支撑观点、用文献支撑这段话、 support claim with literature、validate viewpoint with references， 或者用户上传了论文文件并要求增加文献引用，或者用户给一段话/观点并要求找文献 支撑。即使用户只是说"帮我的论文加几篇参考文献"或"scipilot 帮我找文献"或 "这个观点有文献支撑吗"，也应该触发此技能。 属于 SciPilot Skills 科研技能家族。 license MIT SciPilot-cite-skill — 学术文献自动检索与引用插入 SciPilot Skills 家族成员 | 你的文献引用副驾驶 概述 SciPilot-cite 将真实、可验证的学术文献自动检索并插入用户论文。 所有文献必须来自学术数据库 API 的真实检索结果，严禁编造或虚构任何文献信息。 IRON RULES（不可违反的铁律） 真实性铁律 ：每一篇引用的文献必须通过 DOI 验证或至少两个独立学术数据库交叉确认。绝对不允许编造任何论文标题、作者、期刊、年份、DOI。如果无法验证某篇文献的真实性，必须丢弃它，宁缺毋滥。 顺序铁律 ：引用编号必须严格按照在正文中首次出现的顺序，从 [1] 开始递增。References 列表的排列顺序必须与正文引用编号完全一致。任何编号跳跃、重复或乱序都是严重错误。 时效铁律 ：默认只检索近 5 年的文献（用户可自定义）。每篇文献的发表年份必须在允许范围内，过期文献自动排除。 质量铁律 ：优先选择高引用量、发表在知名期刊/会议的文献。预印本（arXiv 等）仅在用户明确允许时才包含。 格式一致铁律 ：同一篇论文中所有引用必须使用完全相同的格式规范，不允许混用不同引用风格。 不破坏铁律 ：插入引用时不得修改论文的任何原有内容（文字、图表、公式等），只允许在合适位置添加引用标记和 References 章节。 证据账本铁律 ：最终 bibliography 中的 每一篇 文献都必须在工作目录的 verification_log.jsonl 中有对应 paper_id 条目，且 verdict ∈ {VERIFIED, LIKELY_REAL} 。Stage 7 必须运行 scripts/audit_no_hallucination.py 做末端 100% 重验证 + 与日志对账， 只有 audit 返回 PASS 才能交付 ；任何 FAIL 必须中断、向用户报告疑似幻觉条目，不得"凭印象"添加任何未经脚本验证的论文。 触发条件 当用户意图涉及以下任一场景时激活： 为论文添加/补充参考文献 检索特定主题的学术论文 在论文中插入引用标记 格式化已有的参考文献列表 用户上传了 .docx 或 .tex 文件并提到"引用""参考文献""citation""reference" 用户提到 "scipilot" 并涉及文献/引用相关内容 工作流程 下面 8 个 Stage 必须严格按顺序执行。每个 Stage 完成前，不得跳跃到后续 Stage。 Stage 0：信息收集（必须完成 — 主动逐项询问，禁止默默假设） 这是 Skill 的核心交互阶段。 绝对禁止 在任何必问项缺失时就开始检索；对有默认值的项也必须告知用户默认值再询问是否调整。 A. 输入模式（最先问） 询问 "这次的任务类型"： 模式 A — 完整论文模式 ：用户有 .tex 或 .docx 文件，要在文档中插入引用 模式 B — 片段支撑模式 ：用户给一段话 / 一个观点 / 一个论断，要找真实文献支撑（输出参考文献列表，不修改任何文档） B. 基础参数（两种模式都必问） 目标对象 ： 模式 A → 论文文件路径（.tex 或 .docx） 模式 B → 要支撑的文字片段（用户粘贴一段话即可） 文献数量 ：建议 5-30 篇；模式 B 通常 5-15 篇即足够 引用格式 ： IEEE（默认，工程/计算机/通信） APA 7th（心理学/社科） Nature（自然科学顶刊，上标编号） Vancouver（医学/生物） GB/T 7714-2015（中文国标） 自定义（用户提供规则） C. 检索范围（必问，告知默认值） 年份范围 ：默认近 5 年（基于当前日期动态计算），用户可改（如 "近 3 年"、"2020-2026"） 是否含预印本 ：默认 不含 （arXiv / bioRxiv / medRxiv / SSRN 等），用户可改 D. 插入位置（仅模式 A 必问） 目标章节 ：用户希望在哪些章节插入？ 默认：所有相关章节自动判断（Introduction / Related Work / Method / Experiments / Discussion） 可指定："只在 Related Work 和 Method 加" / "排除 Conclusion 章节" / "重点加在 Introduction" E. 质量与偏好（必主动询问，用户可逐项跳过） 必引论文 ：是否有必须引用的特定文献？ 必须由用户提供 DOI 或完整元数据 ——Skill 不会自己编一篇凑数 期刊/会议偏好 ：偏好哪些 venue？要排除哪些？（例："偏好 Nature/Science/Cell"、"排除会议论文"） 期刊分区 ：JCR Q1 / Q1-Q2 / 中科院 1 区 / 中科院 1-2 区 / 不限（默认不限） 注：分区判断基于 LLM 对常见顶刊的认知做软过滤，非权威 ISSN-tier 数据库查询。如用户要求严格分区控制，需提供具体期刊白名单。 作者偏好 ：偏好引用某些作者或课题组？要排除某些作者？（例："偏好 Yoshua Bengio 组"、"排除自引"） 作者单位偏好 ：偏好哪些机构？要排除哪些？（例："只要 MIT/Stanford/清华"、"排除商业公司"） 额外检索关键词 ：自动从论文/片段抽取关键词后，用户可补充几个领域术语 F. 参数复述确认（必须执行） 收齐后必须向用户 口头复述全部参数 并等待确认，例： 我将处理 paper.tex （模式 A），在 Introduction + Related Work 中插入 15 篇 IEEE 格式 文献，年份 2022-2026 ， 不含预印本 。 偏好： JCR Q1 ，机构含 MIT/清华 ，必引 [DOI: 10.1038/s41586-024-07421-0] ， 关键词补充 diffusion model / medical imaging 。开始？ 未获明确"开始"信号前， 不进入 Stage 1 。 Stage 1：论文分析 读取用户论文文件并提取结构。 .tex ：直接读源码，识别 \section{} 、 \cite{} ，记录已有引用与 bibliography 类型。 .docx ：用 python-docx 读取段落、Heading 样式、已有 References。 输出：论文标题、各章节列表、已有引用列表、核心关键词（自动 + 用户补充）。 Stage 2：文献检索 调用 scripts/search_papers.py 。 并行查询 Semantic Scholar / OpenAlex / Crossref 每个 API 抓取 ceil(用户需求数量 × 3) 篇候选 按引用量降序 过滤年份范围 若 include_preprint=False ，剔除 venue 含 arxiv/biorxiv/medrxiv 的条目 DOI 主键去重；无 DOI 时按 (标题相似度 >0.9 + 同年份 + 同首作者姓) 合并 Stage 3：文献验证（关键步骤） 调用 scripts/verify_paper.py::batch_verify 。 验证分级： [OK] VERIFIED ：DOI 可解析、Crossref 元数据匹配（标题相似度 ≥0.85，年份精确，首作者姓匹配） [WARN] LIKELY_REAL ：DOI 缺失或验证失败，但 Semantic Scholar 和 OpenAlex 都能搜到同一标题（≥0.85 相似） [FAIL] UNVERIFIED ：上述都不通过 → 直接丢弃，不得引用 只有 VERIFIED 和 LIKELY_REAL 的文献进入下一步。 Stage 4：文献筛选与排序 从候选中按以下加权挑选用户需要的数量： 相关性 40%（文献摘要与论文章节的语义相关） 质量 30%（引用量 + 期刊级别） 时效 20%（越新越好） 多样性 10%（避免同一作者团队集中） 向用户展示候选清单 ：每条含标题、作者、年份、venue、引用量、验证状态、建议章节。 等待用户确认或要求替换 ，若替换则回到 Stage 2。 Stage 5：引用插入 / 列表输出 模式 A（论文插入） ： .tex → scripts/insert_citations_latex.py ：用 \cite{key} 插入，并维护 thebibliography 或 BibTeX .bib 文件 .docx → scripts/insert_citations_docx.py ：插入 [N] 文本标记，在文末加 References 章节 仅在 Stage 0 指定的目标章节内插入 ——不在用户排除的章节加引用 编号规则：从正文第一段开始按首次出现顺序分配 [1] [2] [3]... ；已有引用从最大编号 +1 开始（或用户选择重新编号）。 插入位置规则： 在相关论述句子末尾、句号之前 一个位置可有多个引用： [3,5,7] 禁止插入到图表标题、公式、章节标题中 模式 B（片段支撑列表输出） ： 不修改任何文档；将候选文献按相关性 + Stage 0 偏好排序 输出格式化的 References 列表到对话中，并可保存到 references_output.md 每条引用前加编号 [1] [2] ... 同时输出"该文献如何支撑用户的观点"的一句话简要说明（基于摘要） Stage 6：格式化输出 调用 scripts/format_citation.py::format_citation(paper, style) 按用户指定格式生成每条参考文献。 格式样例（详见 references/citation-formats.md ）： IEEE [1] A. Author, B. Author, "Title," *Journal*, vol. X, 2024, doi: 10.xxxx/xxxxx. APA 7 Author, A., & Author, B. (2024). Title. *Journal*. https://doi.org/10.xxxx/xxxxx Nature 1. Author, A., Author, B. Title. *Journal* 600, 1-10 (2024). Vanc. 1. Author A, Author B. Title. Journal. 2024. GB/T [1] 作者. 题名[J]. 刊名, 年, 卷(期): 起止页码. Stage 7：最终检查与交付 第 0 项（阻塞性幻觉门控 — Gate 8） 这是第一项，先于其他自检执行，失败立即中断整个交付流程。 把最终采用的文献清单写到 final_papers.json ，然后强制运行： python scripts/audit_no_hallucination.py final_papers.json \ -- log verification_log.jsonl \ --report audit_report.json 捕获 exit code： 0 → audit PASS，所有引用通过 100% 重验证 + 日志对账，继续后续自检 2 → audit FAIL，立刻中断 Stage 7。读 audit_report.json 的 per_paper 段，把所有 pass=false 的条目逐条向用户报告（标题、DOI、失败原因），询问用户是要丢弃这些条目（推荐）、用替代论文重检（回 Stage 2）、还是放弃整次操作 3 → 运行性错误（文件缺失/格式错误），修复后重跑 绝对不允许 ：跳过 audit、伪造 audit 报告、把 FAIL 条目当 PASS 处理。这条违反了 IRON RULE 7。 第 1-5 项（仅在第 0 项 PASS 后执行） 编号连续性 ：[1] 到 [N] 无跳跃、无重复 引用-列表一致性 （ 仅模式 A ）：每个正文编号在 References 都有；References 无未引用孤儿 格式一致性 ：所有条目同一 style 原文完整性 （ 仅模式 A ）：diff 比对确认未修改原文 预印本占比 ：若 include_preprint=False ，复查 venue 不含 arxiv 模式 B 跳过第 2 项和第 4 项（不涉及原文与正文引用）。 交付时输出一份 SciPilot 引用报告 ： 总计添加 N 篇 audit_report.json 的 PASS/FAIL 摘要 各文献的验证状态、来源 API 各章节引用分布 任何 LIKELY_REAL 文献必须明确标注 错误处理 API 失败 ：自动重试 3 次（间隔 2s 指数退避）；某 API 持续失败则用其他 API 补充 数量不足 ：告知用户实际找到数量，询问是否放宽搜索或接受较少 解析异常 ：请用户确认文件完整性 与 SciPilot Skills 家族协作 引用插入后 → 推荐 scipilot-writing-skill 润色新增引用句 全面审查 → 推荐 scipilot-review-skill 图表配合 → 推荐 scipilot-figure-skill 依赖 pip install requests python-docx python-Levenshtein 所有 API 都是免费访问层级，无需 API key。 工作目录产物（必须保留至交付完成） 文件 由谁生成 用途 evidence_log.jsonl search_papers.py 每条结果落盘 证明每篇候选都来自真实 API 响应 verification_log.jsonl verify_paper.py::batch_verify 每条验证落盘 Stage 7 第 0 项的对账依据 final_papers.json LLM 在 Stage 4 用户确认后写出 audit 的输入 audit_report.json audit_no_hallucination.py 输出 给用户的 Gate 8 凭证 这四个文件构成本 Skill 的"证据链" 。LLM 没有写权限直接产生 evidence/verification 日志——必须通过运行对应的 Python 脚本来产生。这是把"不编造"从口号变成机器可检查契约的核心机制。 参考文件 references/citation-formats.md — 各引用格式完整规范与示例 references/api-reference.md — Semantic Scholar / OpenAlex / Crossref API 详细文档 references/workflow.md — 完整工作流程与边界情况处理 assets/format_templates/*.json — 各格式的 JSON 模板（可被自定义覆盖）