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写作与研究

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更新于 10-14 14:44

技能介绍

定位

本工具的目标是在一个隔离工作目录内完成“检索 → 去重 → 评分 → 选文 → 写作 → 校验 → PDF/Word 导出”的完整综述流水线。适用于用户明确要求系统综述、文献综述、related work、文献调研，并希望得到 LaTeX + BibTeX + PDF/Word 产物的场景。不适用于只想补单条参考文献、只想润色已有正文、只想写普通摘要或与综述无关的文章。最高原则是以最佳可用证据和写作质量完成综述；不确定时说明处理方式，不为赶进度牺牲可信度。

输入

最少需要提供一句话主题。可选范围包括时间、语言、研究类型、数据库偏好等。档位分为 Premium / Standard / Basic，未指定时读取 config.yaml 默认值。目标字数与参考文献范围未指定时按 config.yaml.scoring.default_*_range 处理。输出目录或安全化前缀未指定时使用安全化主题名。

输出

默认交付以下核心文件：{主题}_工作条件.md（输入、检索、评分、选文、结构与校验记录）、{主题}_review.tex（正文唯一 LaTeX 源文件）、{主题}_参考文献.bib（选中文献 BibTeX）、word_budget_run{1,2,3}.csv、word_budget_final.csv、non_cited_budget.csv（综/述字数预算）、{主题}_验证报告.md（字数、章节、引用一致性等验证结果）、{主题}_review.pdf、{主题}review.docx。必要的中间产物包括 papers*.jsonl、scored_papers.jsonl、selected_papers.jsonl、selection_rationale.yaml，以及可选的 evidence_cards{主题}.jsonl。

硬约束

强制导出 PDF 与 Word，只有明确失败并记录原因时才允许缺失。正文字数与参考文献数必须落在当前档位范围内，可由用户覆盖，默认值以 config.yaml 为准。正文固定包含摘要、引言、至少 1 个子主题段、讨论、展望、结论。\cite{key} 必须与 BibTeX key 一致，缺失即报错。正文禁止泄露 AI 工作流，例如“检索/去重/评分/选文/字数预算”等元叙事只能写入 {主题}_工作条件.md。摘要必须为单段，避免方法学流水账；表格宽度与样式约束见 references/review-tex-section-templates.md。不为凑引用而堆砌低分文献；无法确认时优先不改、不引。

主流程

  1. 准备：记录主题、档位、字数/参考范围与输出目录。开始前优先阅读 references/ai_query_generation_prompt.md、references/ai_scoring_prompt.md、references/expert-review-writing.md、references/review-tex-section-templates.md，涉及翻译时再读 references/multilingual-guide.md。

  2. 多查询检索：AI 为主题自主规划查询变体，通常 5-15 组。优先用 OpenAlex，必要时按 config.yaml.search.provider_priority 自动降级。检索结果写 Search Log；resume 时若 papers 路径失效，应清理后重检。

  3. 去重：用 dedupe_papers.py 生成去重结果与映射。所有后续流程只读取去重后的候选集。

  4. AI 评分与数据抽取：AI 按 references/ai_scoring_prompt.md 逐篇阅读标题与摘要，输出 scored_papers.jsonl。每篇至少包含 score、subtopic、rationale、alignment、extraction。评分范围固定为 1-10 分；仅对 >=5 分文献分配子主题，避免弱相关论文污染子主题规划。自检分布是否健康：高分约 20-40%，中分 40-60%，低分 10-30%。

  5. 选文与 Bib 生成：select_references.py 按目标参考范围和高分优先比例选出最终集合，生成 selected_papers.jsonl、references.bib、selection_rationale.yaml。Bib 清洗必须保留：大小写无关去重 key、LaTeX 特殊字符转义、缺失字段警告。摘要缺失或过短的条目标记 do_not_cite，并在报告中提示摘要覆盖率风险。

  6. 子主题与配额规划：AI 基于评分结果规划 3-7 个子主题，并给出段落配额。默认思路：引言约 1.5k、讨论/展望各约 1k、结论约 0.6k，其余分给子主题段。结果写入工作条件与数据抽取表，作为写作锚点。

  7. 字数预算：用 plan_word_budget.py 生成 3 份预算 CSV，再汇总为 word_budget_final.csv。引用段与无引用段预算均需覆盖；总字数误差必须控制在 config.yaml.word_budget.tolerance 内。

  8. 写作：正文章节固定为摘要、引言、子主题段、讨论、展望、结论。写作前读取 word_budget_final.csv，按文献综/述预算组织证据。默认采用单篇引用优先；引用要紧跟所支撑的观点，避免段末堆砌。如需详细写作规范，直接遵循 references/expert-review-writing.md 与 references/review-tex-section-templates.md。

  9. 有机扩写与验证：若字数不足，只允许在最短或证据不足的子主题段内做增量扩写，不新增子主题，不改原主张和引用。依次运行 validate_counts.py、validate_review_tex.py，可选 validate_word_budget.py，最后运行 generate_validation_report.py。

  10. 导出与多语言：通过 compile_latex_with_bibtex.py 生成 PDF，通过 convert_latex_to_word.py 生成 Word。如用户要求多语言版本，使用 multi_language.py 翻译正文并智能编译；失败时保留错误报告与 broken 文件，并优先支持恢复备份。

工作目录与文件隔离

所有中间文件必须写入 {work_dir}/.systematic-literature-review/。最终交付物放在工作目录根部。AI 临时脚本必须放到 {work_dir}/.systematic-literature-review/scripts/。不要把临时文件写到工作目录根部，不要用绝对路径写 /tmp/*，也不要读写其他 run 目录。以环境变量 SYSTEMATIC_LITERATURE_REVIEW_SCOPE_ROOT 和 SYSTEMATIC_LITERATURE_REVIEW_SCRIPTS_DIR 为准。

关键命令

推荐主入口：python3 scripts/run_pipeline.py --topic "{主题}" --runs-root runs

旧入口 / resume：python3 scripts/pipeline_runner.py --topic "{主题}" --domain general --work-dir runs/{safe_topic}；python3 scripts/pipeline_runner.py --resume runs/{safe_topic}

阶段 3 评分后，从第 4 阶段继续：python3 scripts/pipeline_runner.py --resume runs/{safe_topic} --resume-from 4

环境与脚本

运行环境：Python 3.9+、LaTeX（xelatex/bibtex）、pandoc。关键脚本包括检索：multi_query_search.py、openalex_search.py；去重：dedupe_papers.py；选文：select_references.py、build_reference_bib_from_papers.py；数据抽取：update_working_conditions_data_extraction.py；字数预算：plan_word_budget.py、validate_word_budget.py；校验：validate_counts.py、validate_review_tex.py、generate_validation_report.py；导出：compile_latex_with_bibtex.py、convert_latex_to_word.py。

可选成本追踪

初始化：python3 systematic-literature-review/scripts/pipeline_cost.py init；抓取定价：python3 systematic-literature-review/scripts/pipeline_cost.py fetch-prices；记录 token：pipeline_cost.py log ...；汇总：pipeline_cost.py summary。所有成本数据写到 .systematic-literature-review/cost/。

参考材料

references/ai_query_generation_prompt.md、references/ai_scoring_prompt.md、references/expert-review-writing.md、references/review-tex-section-templates.md、references/multilingual-guide.md、references/development-validation-guide.md。