用途：核查学术引用真实性，检测 AI 幻觉生成的参考文献、嵌合引用（真实标题+错误作者）和可疑模式，适用于 AI 辅助写作 .bib 后、投稿前、审阅 AI 生成文献综述、LaTeX 稿件 CI/CD 检查以及审计既有参考文献。
主要能力：对每条引用依次查询 CrossRef（1.4 亿+ DOI 作品）、Semantic Scholar（2 亿+ 论文）、OpenAlex（2.4 亿+ 作品）三个独立数据库。判定逻辑：2 个以上来源标题匹配为已验证；仅 1 个来源为可疑；0 个来源为未找到（疑似幻觉）。嵌合检测在标题匹配真实论文但作者完全不重叠时标记。红旗启发式包括 DOI 格式无效、标题过于通用、未来出版年份、缺失作者或年份字段、单词作者名。
使用方式：安装依赖 pip install requests，无需 API 密钥。单文件检查：python scripts/citation_checker.py references.bib；目录批量：python scripts/citation_checker.py path/to/report/；JSON 输出：--json；调试：--verbose。退出码 0 全部验证，1 有未找到，2 仅有可疑。可集成 pre-commit 钩子或 GitHub Actions。
限制：无 DOI 且衍生版本多的论文可能无法仅靠标题检索到，建议尽量提供 DOI；Semantic Scholar 免费层约每 5 分钟 100 次请求，批量较慢；无法验证付费墙后或未被三库收录的论文；书籍章节、技术报告和灰色文献覆盖率较低。测试显示已知良好 9/10、已知伪造 10/10、嵌合 5/5，假阳性率 10%，假阴性率 0%。