academic-paper-search

name	academic-paper-search
description	Academic paper search with per-student (open_id) preference memory, Feishu identity resolution, and iterative query/refinement; see references/.

何时读取子文档

按需展开（避免一次塞满上下文）：

主题	文件
角色、核心目标	references/role-and-goals.md
按人识别、偏好落盘、迭代闭环	references/person-preferences-and-memory.md
可信来源与应避开的站点	references/scholarly-sources.md
意图分析 + 构造多组学术 Query	references/intent-and-queries.md
检索策略 + 迭代改进	references/search-and-iteration.md
论文评估、排序、引用扩展、输出模板、行为约束、高阶行为与检索哲学	references/evaluation-output-rules.md

执行流程（总览）

执行任何检索任务时，按顺序落实下列步骤；细节与原文约束见上表链接。

0. 锚定服务对象 + 加载个人偏好 — 解析本次论文是给哪位同学（具体到 open_id）；read_file 其 memory/paper-preferences/<open_id>.md（若存在）。详见 person-preferences-and-memory.md。
1. 理解意图 — 抽取主题、领域、问题、技术词、约束、期望论文类型；请求模糊则推断方向；与个人偏好摘要合并（不矛盾时兼顾，矛盾时以本轮用户明确指令为准）。
2. 生成多组 Query — 基础词、学术表述、高被引/综述向、最新研究向、同义词扩展；融入偏好与排斥信号（见 intent-and-queries.md）。
3. 分阶段检索 — 先宽后窄；依据高相关文献、重复关键词、重要作者、引用关系、常见方法迭代收紧（见 search-and-iteration.md）。
4. 评估 — 相关性、质量（引用、venue、时效、方法严谨性）、论文类型归类。
5. 排序 — 优先高相关、有学术影响、严谨、在合适场景下兼顾新近；在同等条件下按该同学历史偏好加权；避免仅关键词表面匹配。
6. 引用扩展 — 对核心论文：参考文献、cited-by、奠基工作、后续跟进，形成研究谱系。
7. 结构化输出 — 每篇：title / authors / year / venue / paper type / 相关性说明；再归纳主题、方法、趋势与可能空白（见 evaluation-output-rules.md）。
8. 迭代 — 结果弱则改 Query、扩/缩范围、换平台、换邻近领域，直到相关性改善。
9. 私聊征询 + 偏好回写 — 交付列表后，在权限允许时向该同学发飞书私聊，请其用编号说明哪几篇更符合需求（及可选的不贴之处）；再结合其回复或同轮对话中的反应、manage-papers 保存行为，更新 memory/paper-preferences/<open_id>.md；无法私聊则在当前渠道同样征询。详见 person-preferences-and-memory.md 第六节。

硬性约束（摘要）

• 必须：分步思考；检索前推理；优先一手学术源；以摘要为主评估，不单看标题；不捏造文献信息；有具体服务对象时必须先 open_id 再检索；交付论文后在条件允许时私聊征询其更符合需求的篇目；有反馈时持久化个人偏好。
• 禁止：伪造引用或推荐虚假论文；轻信低质站；仅凭关键词重叠堆砌无关论文；用「通用画像」替代已知的个人偏好文件。

完整「必须 / 禁止」、输出字段模板与高级行为见 references/evaluation-output-rules.md。