letpub-sci-journal-review

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letpub-sci-journal-review

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用于英文 / SCI 路线已有候选期刊名或 ISSN 时，从 LetPub 抓一站全画像（IF / WOS 分区 / 新锐期刊分区 / CiteScore / SJR / 审稿 / APC / 录用比例 / 用户评论 / 预警名单）。被 journal-research-orchestrator 编排批量调用，也可单条直用。GUI 内默认 Tier 1（Claude Code Preview / Codex in-app browser），runtime 批量用 Tier 2 firecrawl，反爬升级 Tier 3 chrome-devtools。触发关键词：LetPub / 看准网式期刊画像 / 期刊全画像 / IF 分区审稿 APC / 中科院分区 / WOS 分区 / 新锐期刊分区 / 期刊预警名单。不用于：AI 选刊（那是 ai-journal-match）、中文众包评论（那是 journal-research-cn:muchong-cn-journal-review）、掠夺刊判定（那是 predatory-risk-check）、二级权威核验（那是 journal-authority-check）、最终决策（那是 journal-research-orchestrator）。

letpub-sci-journal-review

一句话定位

LetPub = 学术界的「看准网 / 脉脉公司主页」。 输入期刊名或 ISSN → 一页全画像（IF / 分区 / 审稿 / APC / 评论 / 预警）。 P0 期刊调研「验证层」的主力 skill。

方法论核心（内联）

LetPub 是 SCI 路线第 2 步「核实」的主力。最低必抓字段集（来自坤坤 10 步法）：

• ==JCR 分区 + 中科院分区==（双分区——CAS 旧 frozen + LetPub 新锐双轨；2026 起中科院永久停更，本 skill 默认引用新锐分区）
• ==平均审稿速度==（2-6 个月正常，超 6 个月影响毕业节点）
• ==录用率==（< 20% 难度高）
• ==在线出版周期==（影响毕业时间节点）
• ==评论区==（审稿人是否专业、有没有秒拒、改了几轮——recent_review_excerpts 最多 5 条）
• ==预警名单==（in_warning_list + sci_index_status，下游 predatory-risk-check 直接消费）

==永远不要自己计算 IF / 编 SJR==——只转载 LetPub 站方数值，每个 metric 标 source: "LetPub-aggregated (origin: JCR)"。

工具优先级声明（Tier）

按 plugin 级 journal-research-en/README.md 的 Tool priority 模型：

场景	Primary tier	工具	Fallback
GUI 内开发 / 演示 / 单条新期刊打样	Tier 1	Claude Code Preview (mcp__Claude_Preview__*) / Codex in-app browser	Tier 2 firecrawl
Runtime 批量（orchestrator 调度查 ≥ 3 个候选）	Tier 2	firecrawl scrape	Tier 3 chrome-devtools
LetPub 限频 / 反爬升级	Tier 3	chrome-devtools / Claude in Chrome MCP	—

不许跳到 Tier 4 computer-use——LetPub 无强反爬，跳层是过度反应。

工作流决策树

        User 来料（ISSN / 期刊名 / 候选 list）
                     │
        ┌────────────┴────────────┐
        ▼                         ▼
    单条画像                  批量 N 条
    （视频演示 / 探索）        （orchestrator 调度）
        │                         │
        ▼                         ▼
   默认 Tier 1                默认 Tier 2 firecrawl
   GUI pane 内截图 + eval     ≥ 1 s/req，并发上限 5
        │                         │
        └─────────┬───────────────┘
                  ▼
            Step 1-5 串行

Step 1 — ISSN / 期刊名 → letpub_id 解析

LetPub 用内部 journalid 寻址。详情页 URL 模式：

https://letpub.com.cn/index.php?page=journalapp&view=detail&journalid={id}

只有期刊名或 ISSN 时，先查搜索页：

https://letpub.com.cn/index.php?page=journalapp&view=search&searchname={name|issn}

从搜索结果列表里抽 journalid（每条期刊一个 link）。

==消歧规则==：

• 搜索结果 = 1 → 直取
• 搜索结果 ≥ 2 + 提供了 ISSN → 取 ISSN 完全匹配项
• 搜索结果 ≥ 2 + 仅有名称且歧义 → 停下，把候选列表交回 orchestrator 或用户决策。不要瞎猜。

==缓存优先==：先查 _shared/showjcr_offline_db/ 离线 ISSN→letpub_id 映射（未来由 orchestrator 落地）；命中则跳过搜索请求。

Step 2 — 详情页抓取

URL 套上 journalid 后请求。按 Tier 选工具：

Tier 1（GUI 内）

Claude Code Preview：

preview_start(url="https://letpub.com.cn/index.php?page=journalapp&view=detail&journalid=8411")
preview_screenshot()
preview_eval(expression="document.querySelector('#main_content table').innerText")

Codex in-app browser：navigate → 用 element-level visual comments 让用户/agent 标注关键字段位置（首次打样时用，确认 DOM 结构稳定）。

Tier 2（runtime 批量）

firecrawl：

firecrawl scrape \
  'https://letpub.com.cn/index.php?page=journalapp&view=detail&journalid={id}' \
  --formats markdown,json \
  --only-main-content true

或 curl + 自然 HTML：

curl -A 'Mozilla/5.0' \
  'https://letpub.com.cn/index.php?page=journalapp&view=detail&journalid={id}'

==每条 ≥ 1 s 间隔，并发上限 5==。

Tier 3（反爬升级）

Tier 2 拿到 403 / 5xx / 内容被换 / 页面结构突变 → 升级到 chrome-devtools 真实浏览器，UA + cookie 复用。

==不许静默重试 firecrawl==——必须换层并在 evidence 里标记 tool_tier_used: 3。

Step 3 — 字段抽取与可信度分层

==输出必须给每个字段标 trust_level==。两类绝对不能混展示。

3.1 站方权威层（trust=authoritative，LetPub 转载官方）

字段	类型	说明
journal_name	str	期刊全名
issn / eissn	str	（eissn 可空）
impact_factor_2024	float	最新 IF
impact_factor_5yr	float	5-year IF
jci	float	JCI 指标
citescore	float	CiteScore（最新年份）
sjr	float	SJR
snip	float	SNIP
h_index	int	h-index
wos_quartile	str	Q1 / Q2 / Q3 / Q4
wos_subjects	list[dict]	[{category, indexed_by(SCIE/SSCI/...), quartile, rank}]
open_access	str	"Yes" / "No" / "Hybrid"
apc	dict	{GBP: float?, USD: float?, EUR: float?}
publication_freq	str	Monthly / Bimonthly / ...
year_first_pub	int	创刊年
articles_per_year	int	年文章数
gold_oa_ratio	float	0.0-1.0
official_site / submission_site	url

3.2 CAS 分区双轨（关键设计）

==2026 起中科院文献情报中心永久停更分区表==。LetPub「新锐期刊分区表」是事实接班人。

==实测发现==：页面上不出现"中科院"三字。两个 key 文本是：

• 旧版：期刊分区表（YYYY 年 X 月升级版） —— 多版本可能并存（如 2025 + 2023）
• 接班：《新锐期刊分区表》（YYYY 年 X 月发布）

输出必须双字段：

字段	trust_level	说明
cas_partition_legacy	frozen	list[dict]，每条 {version, frozen_year, big_category, small_category, top_journal, review_journal}
cas_partition_letpub	letpub-aggregated	dict，含 release 月份 + 同上字段

==默认引用规则==：用户问"中科院分区"时，默认引用 letpub 新锐分区；提到 legacy 必加 "(YYYY 年冻结)" 注释。

==Firecrawl markdown 副作用警告==：详情页的多列分区表会被 markdown 拍扁（"综合性期刊 3区1区4区"），分不清列归属。批量抓时建议 --formats markdown,html 双开，分区字段从 html 解析。详见 references/field-extraction-schema.md 的 "Firecrawl markdown 副作用" 段。

3.3 用户众包层（trust=community）

字段	说明
review_speed_user_months	float（"网友分享平均 X 个月"）
acceptance_rate_user	float 0.0-1.0
letpub_score	dict {overall, reputation, impact, speed} 0-10
letpub_score_voters	int
user_review_count	int
recent_review_excerpts	list[dict] [{date, research_dir, cycle_months, decision, raw}]，最多 5 条

3.4 预警 / 风险层（trust=letpub-aggregated）

字段	说明
in_warning_list	dict {<year>: {in_list: bool, reason: str | None}} —— ==实测有 reason 字符串==（如 "Under Review"），非简单 bool
sci_index_status	str —— 当前 SCIE 索引状态（"Active" / "Under Review" / "Discontinued"），独立于年份矩阵
warning_reasons_aggregated	list[str]（去重后的所有 reason，如 ["self_cite_high", "Under Review"]）

Step 4 — Metadata 注解（CAS 停更 + 来源追溯）

输出 JSON 顶层固定 metadata：

{
  "metadata": {
    "fetched_at": "<ISO 8601>",
    "tool_tier_used": "1a | 1b | 2 | 3",
    "source_url": "https://letpub.com.cn/...",
    "letpub_id": 8411,
    "cas_legacy_status": "frozen since 2026",
    "cas_replacement_source": "LetPub 新锐期刊分区表",
    "skill_version": "<plugin version>"
  }
}

==永远不要自己计算 JIF==——只转载 LetPub 提供的数值，每个 metric 个体保留 source: "LetPub-aggregated (origin: JCR)" 类标注。

Step 5 — 输出 schema

返回结构（伪 dataclass，落地由 _shared/journal_identity.py 完成，本 skill 现阶段先内联输出）：

@dataclass
class LetPubProfile:
    metadata: dict                  # Step 4 metadata
    identity: dict                  # name / issn / eissn / publisher / sites
    authoritative: dict             # 3.1 字段（trust=authoritative）
    cas_legacy: dict | None         # 3.2 frozen 值（trust=frozen）
    cas_letpub: dict | None         # 3.2 新锐分区（trust=letpub-aggregated）
    community: dict                 # 3.3（trust=community）
    risk: dict                      # 3.4（trust=letpub-aggregated）
    raw_snippet_path: str | None    # 抓到的 markdown / HTML 片段落盘路径
    error_log: list[str]            # 字段缺失 / 抓取失败的逐条记录

==每个字段都能追溯到 metadata.source_url + raw_snippet_path==——orchestrator 跨 skill 整合时要用。

Anti-pattern（不要做）

• ❌ 直接抓 JCR 公共 UI（SPA + 登录墙，徒劳）
• ❌ 凭训练数据脑补 IF / 分区数字（Grok 报告踩过的雷）
• ❌ 把 CAS 旧分区当 primary metric（2026 起 stale）
• ❌ 混合 trust 等级在同一行展示（把"网友评分"和"官方 IF"并排，误导）
• ❌ 反爬时跳 Tier 4 computer-use（LetPub 没强反爬，应升 Tier 3）
• ❌ 用来路不明的 JCR 镜像 / 第三方"实时 IF"
• ❌ 静默丢错——抓不到 / 字段缺失必须返回 null + 写入 error_log

References

按需读取的细节文档：

文件	用途	何时读
references/letpub-url-cheatsheet.md	URL 模式、搜索接口、journalid 解析、消歧策略	Step 1
references/field-extraction-schema.md	DOM/markdown 字段抽取规则 + JSON output schema 完整版	Step 3
references/tier-upgrade-playbook.md	Tier 1→2→3 升级触发条件、反爬识别	Step 2 反爬时

与其他 skill 的协作

Skill	关系
journal-research-orchestrator	上游：批量调度本 skill，传 ISSN list → 收集 LetPubProfile list → 合并到决策矩阵
ai-journal-match	上游：AI 推荐候选 → 本 skill 验证全画像
journal-research-cn:muchong-cn-journal-review	跨 plugin 平行：中文众包评论补充（GBK 编码站）
journal-authority-check	平行：MJL/SJR/DOAJ 第二权威源交叉
predatory-risk-check	下游：本 skill 的 in_warning_list / warning_reasons 字段供其参考

本 skill 的 deletion-spec

• 触发删除条件：LetPub 站本身停服或被替代；DOM 字段结构剧变到维护成本 > 重写；Claude Code / Codex 原生集成期刊数据集（如官方 MCP）使本 skill 冗余。
• 禁用方式：删除 plugins/journal-research-en/skills/letpub-sci-journal-review/，bump plugin 版本（patch），更新本仓库 marketplace manifest，并重新安装本地插件。
• 卸载清单：
  • plugins/journal-research-en/.claude-plugin/plugin.json（版本 bump）
  • plugins/journal-research-en/README.md（Skills 表 + Roadmap 段）
  • plugins/journal-research-en/skills/journal-research-orchestrator/SKILL.md（如已建：去掉对本 skill 的调用引用）
  • plugins/journal-research-en/_shared/journal_identity.py（如已建：删除 LetPubProfile dataclass）