Check Review Alignment

适用场景

• 已有 {主题}_review.tex 与对应 .bib，需要核查正文每条引用是否“真的在引用该论文”，并在必要时最小化改写以消除错配/幻觉引用。
• 需要在优化后自动渲染生成 PDF 与 Word。

输入

• work_dir：综述工作目录（包含 {主题}_review.tex 与 .bib，可含 PDF）。
• 可选：--tex 指定 tex 文件名（默认取目录下首个 *_review.tex；若目录内存在多个候选，脚本会给出 warning 并提示使用 --tex 明确指定）。

输出

• {work_dir}/.check-review-alignment/ai_alignment_report.md：单一报告，包含 Summary / Critical Fixes (P0) / Warnings (P1) / Rendering Result（末尾附 PDF/Word 路径或错误摘要）。
• {work_dir}/.check-review-alignment/ai_alignment_input.json：脚本生成的”引用 + 文献元信息（含 DOI/URL） + PDF 摘要段”结构化输入，便于宿主 AI 快速核查。
• 已优化的 {主题}_review.tex（保存在 work_dir 根目录）；新生成的 {主题}_review.pdf 与 {主题}_review.docx（保存在 work_dir 根目录）。

工作流

步骤 0：依赖检查（仅渲染路径强制）

本技能支持两类确定性动作：

• --prepare：生成结构化输入（不依赖渲染 skill）
• --render：渲染 PDF/Word（强制依赖 systematic-literature-review）

当且仅当你需要执行渲染（步骤 5 或 --render）时，必须检查以下依赖：

• systematic-literature-review skill 是否可用？
  • 如果不可用：立即停止，并提示： ❌ 缺少依赖：check-review-alignment 依赖 systematic-literature-review skill 进行 PDF/Word 渲染。请先安装 systematic-literature-review skill。
  • 如果可用：继续执行

步骤 1：预检与文件定位

1. 在 work_dir 内定位 *_review.tex 与对应 .bib（或用 --tex 指定）。
2. 若缺项：停止并说明缺失文件。

步骤 2：提取结构化上下文（推荐）

运行脚本生成 ai_alignment_input.json，用于宿主 AI 快速、可追溯地逐条核查：

# 进入 skill 根目录（安装后通常是 ~/.codex/skills/check-review-alignment 或 ~/.claude/skills/check-review-alignment）
cd /path/to/check-review-alignment
python3 scripts/run_ai_alignment.py --work-dir "/path/to/work_dir" --prepare

步骤 3：AI 语义核查与优先级分级

对每条引用（bibkey）进行核查：

1. 识别错误类型：判断属于 P0（致命性）/ P1（警告）/ P2（禁止）
2. 证据来源：按优先级使用 PDF 摘要段 > BibTeX abstract/title > 仅从句子推断（最低优先级）
3. 按优先级处理：
   • P0：以最小改动改写“包含该引用”的句子以恢复一致性（必要时仅可改写同段内紧邻且也包含该引用的句子；禁止整段重写）
   • P1：仅记录到 Warnings，不改写
   • P2：跳过，不触碰
4. 强制约束：
   • 保留 LaTeX 命令完整性（\cite{}、\ref{}、\label{} 等）
   • 不引入新 bibkey（除非是修复错误 bibkey）
   • 不伪造论文内容
   • 禁止改写未包含引用的句子
   • 无法确定时保留原样（“不动如山”原则）

步骤 4：生成报告

在 {work_dir}/.check-review-alignment/ai_alignment_report.md 生成报告，必须包含以下章节：

• Summary：段落数、引用数、P0 修改数、P1 警告数、P2 跳过数等统计
• 具体细节（强制）：每条引用的详细核查记录，包含：
  • 引用：文献标题 {title}；DOI 号 {DOI}（如无则标注”无 DOI”）
  • 原文内容：包含该引用的句子原文
  • 文献实际：该论文的实际内容（从 PDF 摘要段 / BibTeX abstract / title 提取）
  • 引用合理性评估：语义一致性分析，说明原文描述是否准确反映文献内容
  • 问题级别：P0（致命）/ P1（警告）/ P2（禁止）/ 无问题
• Critical Fixes (P0)：必须修复的致命性错误（原句/原因/新句/行号/优先级）
• Warnings (P1)：仅警告的问题（原句/原因/建议/行号/优先级）
• Rendering Result：PDF/Word 路径或错误摘要

具体细节章节格式示例：

## 具体细节

### 引用：[bibkey]

| 字段 | 内容 |
|------|------|
| 文献标题 | {title} |
| DOI | {DOI 或 "无 DOI"} |
| 原文内容 | {包含该引用的句子原文} |
| 文献实际 | {从 PDF/BibTeX 提取的论文实际内容} |
| 引用合理性评估 | {语义一致性分析} |
| 问题级别 | P0 / P1 / P2 / 无问题 |

步骤 5：渲染 PDF/Word

在完成 tex 修改后渲染：

cd /path/to/check-review-alignment
python3 scripts/run_ai_alignment.py --work-dir "/path/to/work_dir" --render

修改边界与优先级

必须修复（P0）

以下情况必须修改（最小改动）：

1. 虚假引用（fake_citation）

   • 表现：引用的文献根本不存在（.bib 中缺失或 bibkey 错误）
   • 处理：在报告中标记 missing_in_bib: true 并说明，建议用户检查 bibkey

2. 错误引用（wrong_citation）

   • 表现：引用命令中的 bibkey 与文意不符（张冠李戴）
   • 处理：改写句子使其与该 bibkey 的文献内容一致，或更换正确 bibkey

3. 矛盾引用（contradictory_citation）

   • 表现：正文描述与论文内容矛盾（如论文说男性，文写女性）
   • 处理：改写句子使其与论文内容一致

仅警告不改（P1）

以下情况仅记录到报告 Warnings，不改写：

1. 支撑弱（weak_support）：建议用户补充更强引用
2. 定位偏差（overclaim）：建议用户降低表述强度（如避免“首创/首次/核心”）

禁止修改（P2）

以下情况完全禁止触碰：

1. 文体优化（style_issue）：语序/措辞/润色
2. 未引用句子：不包含任何 \cite{} 的句子
3. 段落重写：即使段落内所有引用都修复，也不得重写整段

修改原则

• 最小改动原则：只改写必要句子，不改写相邻无关句或整段
• 不动如山原则：无法确定是否为致命性错误时，保留原样并记录到 Warnings
• 证据优先原则：判断依据优先级：PDF 摘要段 > BibTeX abstract/title > 仅从句子推断

配置（见 check-review-alignment/config.yaml）

• citation_commands：识别的引用命令
• pdf.*：是否抽取 PDF 文本及页数上限
• render.*：依赖 skill 名称与覆盖策略
• ai.input_limits.*：结构化输入（ai_alignment_input.json）的文本截断上限
• ai.modification.*：修改策略（由宿主 AI 执行；脚本仅打包进 ai_alignment_input.json）
  • ai.modification.error_priority：P0/P1/P2 分级（只改 P0；P1 仅警告；P2 跳过）
  • ai.modification.non_fatal_handling：P1/P2 的处理策略
• ai.paragraph_optimization.*：段落优化策略（由宿主 AI 执行；默认关闭，避免文体改写）

快速使用

cd /path/to/check-review-alignment
# 1) 生成结构化输入（推荐）
python3 scripts/run_ai_alignment.py --work-dir "/path/to/work_dir" --prepare
# 2) 宿主 AI 按本 SKILL.md 工作流完成核查与 tex 改写，并写 ai_alignment_report.md
# 3) 渲染 PDF/Word
python3 scripts/run_ai_alignment.py --work-dir "/path/to/work_dir" --render

依赖

• Python 包：PyYAML、bibtexparser（读取 config/bib）、pdfplumber 或 PyPDF2（PDF 抽取）。缺少时会降级（不会中断）。
• AI 功能无需额外依赖：AI 由 Agent Skills 宿主环境（Claude/Codex）提供；脚本不在本地直接调用 LLM API。
• 参考目录：当前 check-review-alignment/references/ 为空（如未来引入更详细的策略/模板，会在该目录补充）。

验证清单（静态自检）

• {work_dir}/.check-review-alignment/ai_alignment_report.md 已生成，且每条修改包含：原句/原因/新句/定位信息。
• {work_dir}/.check-review-alignment/ai_alignment_input.json 已生成，包含结构化的引用与文献信息。
• 修改后的 tex 可编译无错误，且引用命令（\cite{} 等）完整保留。
• 渲染后的 PDF/Word 路径与状态已写入报告。

安全原则

本技能遵循以下原则，确保“不为了改而改”：