| name | transferrec-literature-chain |
| description | Transfer_Recovery 专用文献链入口。用于先查询仓库内已有 trajectory paper library，再按需调用 DeepXiv 或通用文献获取链补位，并把新材料回写到当前项目的 progressive-access 文档库中。 |
TransferRec Literature Chain
把当前仓库里的文献工作流当成一条连续链路，而不是一次性的“找篇论文”。
默认服务对象：
TransferRec 主表扩充与 baseline 纳入判断- 非 AR decoder 的 representation / transfer 支线
- 与 trajectory recovery、map matching、trajectory representation 强相关的持续文献积累
本地优先原则
先查当前仓库，再决定是否出网。
当需要 repo 内当前文献 surfaces 的简表时，读取 references/library-surfaces.md。
当前项目的默认文献根目录：
docs/library/trajectory_representation/
核心 surfaces：
L1: docs/library/trajectory_representation/INDEX.mdL2: docs/library/trajectory_representation/papers/<slug>/README.mdL3: docs/library/trajectory_representation/papers/<slug>/paper.mdL4: docs/library/trajectory_representation/papers/<slug>/paper.pdf- machine-readable:
docs/library/trajectory_representation/catalog.jsondocs/library/trajectory_representation/summary.jsondocs/library/trajectory_representation/papers/*/meta.jsondocs/library/trajectory_representation/seed_notes/seed_related_catalog.json
先读：
docs/library/trajectory_representation/README.mddocs/library/trajectory_representation/QUERY_GUIDE.md
何时使用
在这些场景使用这个 skill：
- 先判断某篇论文是否已经在当前项目文档库里
- 围绕 trajectory recovery / map matching / trajectory representation 做本地优先查询
- 把新论文纳入当前项目的 PDF + Markdown 双附件链
- 更新主线库、seed notes、或 query surfaces
- 给后续
research-paper-reading-compass、research-novelty-audit、compile-tech-notes 准备稳定文献输入
不要在这些场景把它当成唯一入口：
- 单纯要全网搜开放话题
- 只想读一篇泛论文，不需要回写到当前仓库
- 只是做正式 novelty audit 或 proposal critique
默认工作模式
先判断这次任务属于哪一类：
local-query
external-acquire
project-promotion
- 已拿到 PDF / Markdown，准备纳入当前项目库
library-refresh
- 重建或刷新已有 trajectory library surfaces
一次只锁定一个主模式，不要边搜、边读、边写报告、边扩库。
工作流
1. Local Query First
优先使用当前仓库已有查询面：
python3 scripts/query_trajectory_paper_library.py --q "trajectory recovery"
python3 scripts/query_trajectory_paper_library.py --q "route choice" --fulltext
python3 scripts/query_trajectory_paper_library.py --q "TransferTraj PTR" --json
rg -n "TransferTraj|PLMTrajRec|RoutesFormer|DiffMM|UMSST" docs/library/trajectory_representation
如果已经命中：
- 优先读
README.md
- 需要全文时再读
paper.md
- 只有版式或图表核对需要时才回到
paper.pdf
2. Choose The External Lane Narrowly
当本地库不足时，按这个优先级补位：
deepxiv
- 适合 arXiv / PMC 友好的论文搜索、短摘要筛查、
brief -> head -> section -> full 渐进阅读
literature-finder-downloader
- 适合 BibTeX / RIS / DOI / title batch 的批量获取、落地 PDF、生成 acquisition artifacts
parallel-web-search 或 web-finder
- 适合 wider web discovery、非 arXiv 来源、找官网/代码/讨论
规则：
DeepXiv 更像文献数据接口层，不是当前项目的长期文献库- 批量 acquire 结束后，仍然要回写到当前仓库的 progressive-access 结构
- 不要把 Downloads、临时输出目录或某次 chat 输出当成项目主文献库
3. Keep The Project Library Shape Stable
当前项目默认保留这四层：
L1: 顶层索引与分流L2: 单篇卡片L3: 全文 MarkdownL4: 原始 PDF
只有满足下面条件，才能说“论文已进入当前项目文献链”：
- 论文目录存在于
docs/library/trajectory_representation/papers/<slug>/
- 同时有
paper.pdf 与 paper.md
- 有
meta.json
- 有
README.md
- 根层
catalog.json / INDEX.md 已同步或明确说明尚未同步
如果只是 acquire 到了外部 seed 或临时目录：
- 算
external-acquire complete
- 不算
project-promotion complete
4. Use Existing Project Scripts Deliberately
当前仓库已有两个重要脚本：
scripts/query_trajectory_paper_library.py
scripts/build_trajectory_paper_library.py
- 当前核心 trajectory library 的重建器
重建命令：
python3 scripts/build_trajectory_paper_library.py
python3 scripts/build_trajectory_paper_library.py --force
注意：
build_trajectory_paper_library.py 面向当前已编排的核心 paper set，不是通用 intake 队列- 对零散新论文，先 acquire 和整理，再决定是否 promotion 到核心库
5. Route Reading And Synthesis Explicitly
拿到稳定文献输入后，再按目标转交：
- 深读单篇或多篇：
research-paper-reading-compass
- 判断是否值得推进：
research-novelty-audit
- 形成汇总、批判或方案依据：
compile-tech-notes
不要在 acquisition 尚未完成时，直接把不稳定材料写成结论性报告。
输出要求
每次使用这个 skill，至少交代：
- 当前任务属于哪种模式
- 本地库里已经有什么
- 外部补位用了哪条 lane
- 哪些材料已经进入项目文献链
- 哪些仍停留在外部 seed / 临时状态
- 下一步最合适的动作
常见触发语
- “先查一下这个论文在不在当前项目文档库里”
- “把这批轨迹论文接进 Transfer_Recovery 的文献链”
- “用当前项目的 progressive access 结构整理这些论文”
- “如果本地没有，就用 DeepXiv 或下载链补进来”
