技能介绍

解决什么问题

AI 写文献综述最大的风险不是"写得慢"，而是引了不该引的话、标了不存在的页码。当前大多数流程要么让 AI 自由生成后人工逐句核对（成本高到不可行），要么只给一条"请注意引用准确性"的提示。本技能的核心目标是把"可核验"变成一种结构约束：每条脚注必须对应一条批注，批注内容必须是逐字摘录的原文，且整篇综述附一张可打分的核验表，让人能在最短时间内判断哪些引用是可信赖的。

核心能力与关键步骤

技能以数据驱动的方式工作，分为 8 个阶段，核心思路如下：

文献接入与全文提取：支持本地目录、上传文件、IMA 知识库和网页等多种来源，统一提取为带分页标记的 UTF-8 文本（===== 第X页 =====），为后续页码核验提供基础。
摘录池构建：通读文本后，摘录拟引用的语句，要求逐字 + 页码，不允许改写或推测。这是防止编造的第一道闸门。
结构化数据文件 review_data.py：用 [[F:n]] 标记脚注位置，[[C:n|句子]] 标记批注锚点，每个 F 必须有对应的 C。这种一一对应关系保证了"能查到原文"的闭环。
Word 生成：由于 python-docx 原生不支持脚注和批注，脚本通过注入 OOXML 部件实现，生成后还需运行结构验证脚本检查引用编号连续性、残留标记和乱码。
自动核验：批注原文与源文献做字符级比对（去控制符、折叠全角标点、连字归一），输出自动判定结果和需要人工复核的清单，最终人工复核结论写入 overrides.json。
核验表 Excel：8 列表格，包含"批注原文是否属实"和"综述文本与原文一致性"两个 4 级评分列，用四色标识严重程度。

适用边界与注意点

主题自适应但有工作量上限：心理学、教育学、医学、工程等均可，章节框架按主题裁剪；文献规模 5~50 篇为宜，量太大时分批通读。
页码 off-by-one 是常态：写作时手填页码可能与物理页差 ±1，核验表会给出正确物理页，必要时可修正 docx 后重新生成。
AI 核验不等于人工核验：自动比对只能处理字符差异，语义级偏差（尤其是外文文献的中文翻译）必须人工对照批注原文复核。两条免责声明会贯穿 doc、Excel 和交付总结三处。
不支持无来源文献：所有批注原文必须来自提取文本，禁止编造；若文献来源无法获取本地文件（如纯云端文档无法下载），流程无法启动。