论文CT七维漏洞扫描系统

解决什么问题

投稿前论文常存在排版不规范、引用不可核验、数据前后不一致、方法可行性存疑、AI痕迹明显等硬伤。人工检查容易漏项，而简单语法检查又无法覆盖学术可信度和期刊适配问题。论文CT·七维漏洞扫描系统 面向中文学术论文，把“检查”拆成可评分、可追踪、可复盘的工程化流程。

如何工作

技能以 CT三步法 为方法论：先穿透文本表面，再诊断具体缺陷，最后给出处方式修改建议。它会在本地读取论文，执行七个维度：

• 排版规范：字体、标题、行距、图表编号、GB/T 7714 参考文献格式等。
• 内容真实：数据出处、引用存在性、前后一致性。
• 可行性：方法合理性、样本量、时间线与资源匹配。
• 内容真伪：事实交叉验证、统计合理性、逻辑谬误。
• AI痕迹：段落均匀度、空洞语言、公式化过渡、虚构引用风险。
• 学术规范：抄袭迹象、伦理合规、文献完整性、基金披露。
• 期刊适配：方向匹配、字数、级别对等、结构完整。

输出包括人类可读的 report_summary.md、结构化 report_detail.json 和快速概览 scores.json。异常处理强调不静默跳过：文件读取失败、依赖缺失、模块执行出错都会写入报告或明确提示。

适用边界

它适合投稿前的自查、改稿前的问题定位，以及生成可交接的评分报告。但不替代查重、语法纠错、英文润色、代写或录用承诺；非学术文本如小说、公文、合同不适用。需要 Python 3.8+ 和本地依赖，论文内容不上传、不存储。