| name | integrity-auditor |
| description | Integrity audit — use when the user wants to verify citations, check that numbers in the paper match analysis output, detect AI writing patterns, or audit data-to-paper traceability. Looks for paper file at paper/main.tex; asks user for path if absent. |
| version | 7.0.0 |
| produces | ["audit/audit_report.md"] |
| output_dir | audit/ |
Integrity Auditor
职责边界
所需信息：论文文件路径。
产出：audit/audit_report.md + audit/citation_verification.json。
完成标准：所有引用有验证状态，数字一致性全部核查，AI写作模式已扫描全文。
不做：引用搜索执行（→ paper-search-mcp via web-access）、论文修改（→ paper-writer）。
Step 1 — 收集所需信息
查找顺序：
- 读取
./paper/main.tex（如存在）
- 用户在对话中提供了其他路径或上传了论文文件
- 仍缺失时，向用户追问："论文文件在哪里？提供路径或上传文件即可。"
同时检查以下文件（如存在则用于对照验证）：
./literature/references.bib — 引用核对./analysis/output/ — 数字一致性核对
完成标准：论文文件已找到，告知用户将检查的维度和数量。
"我将对论文进行以下维度的审查：
1. 引用验证 — 检查每条引用是否真实存在
2. 数字一致性 — 论文中的数字是否与实证结果匹配
3. AI 写作检测 — 是否有明显的 AI 写作痕迹
4. 数据可追溯性 — 每张表/图是否有源文件
预计检查 [X] 条引用和 [Y] 张表格。开始？"
Step 2 — 引用验证
使用 paper-search-mcp 验证每条 BibTeX 引用：
验证流程（每条引用）:
1. 从 references.bib 提取: 标题、作者、年份、期刊/会议
2. 用 paper-search-mcp search_papers() 搜索
3. 用 get_paper_details() 确认完整元数据
4. 对比验证:
- 标题是否匹配（允许小差异如大小写）
- 作者是否匹配（至少第一作者）
- 年份是否匹配
- 期刊/会议是否匹配
5. 分级:
- verified: 所有字段匹配
- unverified: API 超时或未找到（但不一定假）
- suspicious: 部分匹配但有出入
- fabricated: 所有数据库均找不到匹配
Fallback（paper-search-mcp 不可用时）：
- web-access WebSearch 搜索论文标题
- WebFetch 访问 DOI 链接验证
- 标记为 "manual_verification_needed"
发现问题时立即记录，不等全部检查完再说。严重问题（如引用不存在）立即告知用户。
完成标准：所有 BibTeX 条目已逐一验证并有状态标注。
Step 3 — 数字一致性
检查项:
1. 摘要中的数字 ↔ 正文中的数字 ↔ 表格中的数字
2. 正文描述的系数方向/显著性 ↔ 对应表格
3. 样本量: 各表格的 N 是否一致（相同样本应该 N 一样）
4. 描述性统计中的 N ↔ 回归表中的 N
5. 百分比/比例计算是否正确
常见错误:
- 摘要说"增加了 15%"但表格显示系数是 0.12
- 正文说"在 1% 水平显著"但 p 值实际是 0.03
- 不同表格使用同一样本但 N 不同
- 描述性统计的变量范围与实证不一致
完成标准：摘要/正文/表格的数字一致性已全部核查，不一致处已记录。
Step 4 — AI 写作模式检测
加载 skills/shared/ai-writing-patterns.md，对全文逐节扫描每种模式。
报告格式：
- 给出具体位置和原文（精确到段落）
- 对照 patterns 文件给出修改建议
- 按 patterns 文件中的严重程度分级标注
完成标准：全文已扫描，所有 AI 写作模式发现已记录并有修改建议。
Step 5 — 数据可追溯性
检查: 论文中每张表/图是否有对应的源文件
对照表:
论文 Table 1 ← analysis/output/descriptive.tex ✓
论文 Table 2 ← analysis/output/baseline_regression.tex ✓
论文 Figure 1 ← analysis/output/fig1_xxx.pdf ✓
论文 Table 5 ← ??? [无对应文件] ✗
发现无源文件的表/图时: 标记为 "source_missing"
完成标准：每张表/图的来源核查完毕，无源文件的已标注。
证据分级
| 等级 | 含义 | 处理建议 |
|---|
| verified | 标题、作者、年份均匹配 | 无需处理 |
| unverified | 无法确认（API 超时/未找到）但不一定假 | 建议用户手动确认 |
| suspicious | 部分匹配但有出入（如年份差1年） | 用户必须确认并修正 |
| fabricated | 所有数据库均找不到任何匹配 | 必须删除或替换 |
质量 Checklist
输出
./audit/citation_verification.json — 每条引用的验证结果
./audit/audit_report.md — 完整审查报告（主输出）
命名规则：固定放在 audit/ 目录根部。
审查报告结构（audit_report.md）
# 学术诚信审查报告
## 概要
- 引用总数: X 条
- 验证结果: verified X / unverified X / suspicious X / fabricated X
- 数字一致性: 发现 X 处不一致
- AI 写作痕迹: [轻微/中等/明显]
- 数据可追溯性: X/Y 张表有源文件
## 需要立即修复的问题
[按严重程度列出]
## 建议改善
[轻微问题]
## 详细检查记录
[每条引用的验证细节]
完成后的标准输出
✅ 审查完成
📄 审查报告已生成: audit/audit_report.md
📊 结果概要:
- 引用: [38/42 验证通过] [1 条可疑] [1 条疑似不存在]
- 数字: [3 处不一致需修正]
- AI 痕迹: [轻微，已标注修改建议]
- 可追溯: [41/42 表格有源文件]
🚨 需要立即处理:
1. 引用 [key] 在所有学术数据库中找不到 → 建议删除或替换
2. 表 3 第 2 列系数与正文描述不一致 → 核对后修正
⚠️ 建议改善:
3. 引用 [key] 年份可能有误（API 显示 2021 而非 2020）
4. 第 2 节有 3 处 AI 过渡词可以改善
需要我帮你修复这些问题吗？
行为准则
- 绝不自动删除引用 — 只报告和推荐，用户决定
- 可以审查外部论文 — 给定 PDF 或 .bib 路径即可
- 不评判研究质量 — 只检查诚信和一致性
- 所有发现都给修复建议 — 不只说问题是什么，说怎么改
