| name | check-review-alignment |
| description | 当用户明确要求"核查/优化综述 `{主题}_review.tex` 的正文引用"或"运行 check-review-alignment"时使用。通过宿主 AI 的语义理解逐条核查引用是否与文献内容吻合，只在发现致命性引用错误时对"包含引用的句子"做最小化改写，并复用 `systematic-literature-review` 的渲染脚本输出 PDF/Word。核心原则：不为了改而改，无法确定是否为致命性错误时保留原样并在报告中警告。⚠️ 不适用：用户只是想生成系统综述正文（应使用 systematic-literature-review）；用户只是想新增/核对 BibTeX 条目（应使用专门的 bib 管理流程）。 |
| metadata | {"author":"Bensz Conan","short-description":"AI 驱动的综述引用语义核查与自动渲染","keywords":["引用优化","BibTeX","LaTeX","review.tex","语义核查"],"dependencies":[{"skill":"systematic-literature-review","required":true,"reason":"LaTeX → PDF/Word 渲染"}]} |
| i18n | {"zh":{"description":"核查综述正文引用，仅修正致命错。"}} |
Check Review Alignment
适用场景
- 已有
{主题}_review.tex 与对应 .bib，需要核查正文每条引用是否“真的在引用该论文”，并在必要时最小化改写以消除错配/幻觉引用。
- 需要在优化后自动渲染生成 PDF 与 Word。
输入
work_dir：综述工作目录（包含 {主题}_review.tex 与 .bib，可含 PDF）。- 可选：
--tex 指定 tex 文件名（默认取目录下首个 *_review.tex；若目录内存在多个候选，脚本会给出 warning 并提示使用 --tex 明确指定）。
输出
{work_dir}/.check-review-alignment/ai_alignment_report.md：单一报告，包含 Summary / Critical Fixes (P0) / Warnings (P1) / Rendering Result（末尾附 PDF/Word 路径或错误摘要）。{work_dir}/.check-review-alignment/ai_alignment_input.json：脚本生成的"引用 + 文献元信息（含 DOI/URL） + PDF 摘要段"结构化输入，便于宿主 AI 快速核查。- 已优化的
{主题}_review.tex（保存在 work_dir 根目录）；新生成的 {主题}_review.pdf 与 {主题}_review.docx（保存在 work_dir 根目录）。
工作流
步骤 0：依赖检查（仅渲染路径强制）
本技能支持两类确定性动作：
--prepare：生成结构化输入（不依赖渲染 skill）--render：渲染 PDF/Word（强制依赖 systematic-literature-review）
当且仅当你需要执行渲染（步骤 5 或 --render）时，必须检查以下依赖：
步骤 1：预检与文件定位
- 在
work_dir 内定位 *_review.tex 与对应 .bib（或用 --tex 指定）。
- 若缺项：停止并说明缺失文件。
步骤 2：提取结构化上下文（推荐）
运行脚本生成 ai_alignment_input.json，用于宿主 AI 快速、可追溯地逐条核查：
cd /path/to/check-review-alignment
python3 scripts/run_ai_alignment.py --work-dir "/path/to/work_dir" --prepare
步骤 3：AI 语义核查与优先级分级
对每条引用（bibkey）进行核查：
- 识别错误类型：判断属于 P0（致命性）/ P1（警告）/ P2（禁止）
- 证据来源：按优先级使用 PDF 摘要段 > BibTeX abstract/title > 仅从句子推断（最低优先级）
- 按优先级处理：
- P0：以最小改动改写“包含该引用”的句子以恢复一致性（必要时仅可改写同段内紧邻且也包含该引用的句子；禁止整段重写）
- P1：仅记录到 Warnings，不改写
- P2：跳过，不触碰
- 强制约束：
- 保留 LaTeX 命令完整性（
\cite{}、\ref{}、\label{} 等）
- 不引入新 bibkey（除非是修复错误 bibkey）
- 不伪造论文内容
- 禁止改写未包含引用的句子
- 无法确定时保留原样（“不动如山”原则）
步骤 4：生成报告
在 {work_dir}/.check-review-alignment/ai_alignment_report.md 生成报告，必须包含以下章节：
- Summary：段落数、引用数、P0 修改数、P1 警告数、P2 跳过数等统计
- 具体细节（强制）：每条引用的详细核查记录，包含：
- 引用：文献标题
{title}；DOI 号 {DOI}（如无则标注"无 DOI"）
- 原文内容：包含该引用的句子原文
- 文献实际：该论文的实际内容（从 PDF 摘要段 / BibTeX abstract / title 提取）
- 引用合理性评估：语义一致性分析，说明原文描述是否准确反映文献内容
- 问题级别：P0（致命）/ P1（警告）/ P2（禁止）/ 无问题
- Critical Fixes (P0)：必须修复的致命性错误（原句/原因/新句/行号/优先级）
- Warnings (P1)：仅警告的问题（原句/原因/建议/行号/优先级）
- Rendering Result：PDF/Word 路径或错误摘要
具体细节章节格式示例：
## 具体细节
### 引用：[bibkey]
| 字段 | 内容 |
|------|------|
| 文献标题 | {title} |
| DOI | {DOI 或 "无 DOI"} |
| 原文内容 | {包含该引用的句子原文} |
| 文献实际 | {从 PDF/BibTeX 提取的论文实际内容} |
| 引用合理性评估 | {语义一致性分析} |
| 问题级别 | P0 / P1 / P2 / 无问题 |
步骤 5：渲染 PDF/Word
在完成 tex 修改后渲染：
cd /path/to/check-review-alignment
python3 scripts/run_ai_alignment.py --work-dir "/path/to/work_dir" --render
修改边界与优先级
必须修复（P0）
以下情况必须修改（最小改动）：
-
虚假引用（fake_citation）
- 表现：引用的文献根本不存在（.bib 中缺失或 bibkey 错误）
- 处理：在报告中标记
missing_in_bib: true 并说明，建议用户检查 bibkey
-
错误引用（wrong_citation）
- 表现：引用命令中的 bibkey 与文意不符（张冠李戴）
- 处理：改写句子使其与该 bibkey 的文献内容一致，或更换正确 bibkey
-
矛盾引用（contradictory_citation）
- 表现：正文描述与论文内容矛盾（如论文说男性，文写女性）
- 处理：改写句子使其与论文内容一致
仅警告不改（P1）
以下情况仅记录到报告 Warnings，不改写：
- 支撑弱（
weak_support）：建议用户补充更强引用
- 定位偏差（
overclaim）：建议用户降低表述强度（如避免“首创/首次/核心”）
禁止修改（P2）
以下情况完全禁止触碰：
- 文体优化（
style_issue）：语序/措辞/润色
- 未引用句子：不包含任何
\cite{} 的句子
- 段落重写：即使段落内所有引用都修复，也不得重写整段
修改原则
- 最小改动原则：只改写必要句子，不改写相邻无关句或整段
- 不动如山原则：无法确定是否为致命性错误时，保留原样并记录到 Warnings
- 证据优先原则：判断依据优先级：PDF 摘要段 > BibTeX abstract/title > 仅从句子推断
配置（见 check-review-alignment/config.yaml）
citation_commands：识别的引用命令pdf.*：是否抽取 PDF 文本及页数上限render.*：依赖 skill 名称与覆盖策略ai.input_limits.*：结构化输入（ai_alignment_input.json）的文本截断上限ai.modification.*：修改策略（由宿主 AI 执行；脚本仅打包进 ai_alignment_input.json）
ai.modification.error_priority：P0/P1/P2 分级（只改 P0；P1 仅警告；P2 跳过）ai.modification.non_fatal_handling：P1/P2 的处理策略
ai.paragraph_optimization.*：段落优化策略（由宿主 AI 执行；默认关闭，避免文体改写）
快速使用
cd /path/to/check-review-alignment
python3 scripts/run_ai_alignment.py --work-dir "/path/to/work_dir" --prepare
python3 scripts/run_ai_alignment.py --work-dir "/path/to/work_dir" --render
依赖
- Python 包：
PyYAML、bibtexparser（读取 config/bib）、pdfplumber 或 PyPDF2（PDF 抽取）。缺少时会降级（不会中断）。
- AI 功能无需额外依赖：AI 由 Agent Skills 宿主环境（Claude/Codex）提供；脚本不在本地直接调用 LLM API。
- 参考目录：当前
check-review-alignment/references/ 为空（如未来引入更详细的策略/模板，会在该目录补充）。
验证清单（静态自检）
{work_dir}/.check-review-alignment/ai_alignment_report.md 已生成，且每条修改包含：原句/原因/新句/定位信息。{work_dir}/.check-review-alignment/ai_alignment_input.json 已生成，包含结构化的引用与文献信息。- 修改后的 tex 可编译无错误，且引用命令（
\cite{} 等）完整保留。
- 渲染后的 PDF/Word 路径与状态已写入报告。
安全原则
本技能遵循以下原则，确保“不为了改而改”：
| 原则 | 说明 | 实现 |
|---|
| 确定性脚本边界 | 脚本只做解析/抽取/渲染，不做语义判断 | 脚本不调用 LLM API |
| 优先级分级 | P0 修复 / P1 警告 / P2 跳过 | ai.modification.error_priority |
| 不动如山 | 无法确定时保留原样 | 工作流强制约束 + Warnings |
| 最小改动 | 只改必要句子，不整段重写 | max_edits_per_sentence + 禁止段落重写 |
| LaTeX 完整性 | 保留所有 LaTeX 命令结构 | preserve_citations: true |
