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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）

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。
7. 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）

1. 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）
2. 文献数量：建议 5-30 篇；模式 B 通常 5-15 篇即足够
3. 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）

4. 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"）
5. 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）

6. 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）

7. 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
8. 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"）
9. 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。
10. 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"）
11. 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"）
12. 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）

1. 编号连续性：[1] 到 [N] 无跳跃、无重复
2. 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
3. 格式一致性：所有条目同一 style
4. 原文完整性（仅模式 A）：diff 比对确认未修改原文
5. 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）