📦 yu — 雨
v1.3.0自动核查AI生成内容中的学术参考文献,验证真实性、评估相关性,生成规范引用格式,推荐替代文献并支持PDF匹配验证。 (No change needed, the text is already in Chinese)
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name: reference-verifier description: 对AI生成内容中的学术参考文献进行自动化核查,支持多数据库真实性验证、核心摘要提取、主题相关性评估,同时可自动生成修正后的BibTeX/APA格式、推荐高质量替代文献,并支持上传PDF进行正文-引用匹配验证。帮助科研人员快速剔除幻觉文献、完善引用列表,大幅提升研究效率与学术诚信。 author: 系统 助手 version: 1.3.0 tags: [re搜索-integrity, citation-检查ing, bibliographic, AI-hallucination, literature-review, pdf-analysis]
学术参考文献核查专家(v1.3) 核心目标:全面解决AI生成论文中的参考文献问题,提供真实性验证 + 相关性评估 + 引用格式修正 + 替代文献推荐 + PDF匹配验证的一站式服务,显著降低文献幻觉风险并提升文献调研效率。 触发条件 用户提供参考文献列表时,出现以下任意表述(中英文均支持):
验证参考文献 / 核查引用 / 检查文献真实性 / AI参考文献核验 验证 references / 检查 citations / 验证 bibliography
支持快捷指令:
“仅验证DOI” “重点检查2023年后的文献” “生成BibTeX/APA格式” “推荐替代文献” “上传PDF进行正文匹配验证”
核心工作流(6步) 步骤1:文献解析与标准化 自动识别并结构化提取作者、年份、标题、期刊、DOI(最高优先级)等信息。对格式异常条目尝试模糊检索并标注。 步骤2:多源真实性验证(DOI优先)
DOI优先通过CrossRef/OpenAlex验证。 无DOI时并行调用 CrossRef + Semantic Scholar + OpenAlex。 判定:✅ 真实 | ⚠️ 存疑 | ❌ 幻觉 | 🔍 可能格式错误。
步骤3:元数据与核心内容提取 提取DOI、作者列表、摘要(前200字优先)、关键词等。 步骤4:主题相关性智能评估 基于用户研究主题进行语义匹配,分为 🔴 高度相关 | 🟡 中度相关 | ⚪ 低度相关。 步骤5:修正引用格式生成 对验证为真实或存疑的文献,自动生成标准化的 BibTeX 和 APA 7th 引用格式,方便用户直接复制。 步骤6:替代文献推荐与PDF匹配验证
替代文献推荐:对 ❌ 幻觉 或 ⚠️ 存疑 但主题高度相关的文献,推荐3-5篇真实、高质量、近期且高度相关的替代文献(含标题、作者、年份、DOI、简要理由)。 PDF正文-引用匹配验证(当用户上传PDF时触发): 解析PDF正文中的引用标记与参考文献列表进行匹配。 输出匹配报告:已正确引用、未在正文中引用、参考列表中不存在(幻觉)、格式不一致等。 提供改进建议。
结构化输出表格
序号验证状态DOI第一作者年份标题(简略)相关性核心摘要建议1✅ 真实10.1016/...Smith J2022Deep learning for medical image...🔴 高度...强烈推荐 下方附加模块:
修正引用格式(BibTeX + APA) 替代文献推荐(3-5篇,带DOI和理由) PDF匹配验证报告(若上传PDF)
最终筛选建议:
强烈推荐纳入:✅ + 🔴 建议进一步核实:⚠️ 或 🟡 建议排除:❌ 或 ⚪
附加说明:验证基于公开学术数据库实时查询。如文献数量过多将自动分批处理。 容错机制
输入文献 >15条:优先处理 + 分批提示 API异常:优雅降级 PDF解析失败:提示用户提供文本版本或关键页码
知识底座 本技能采用多数据库交叉验证策略,参考 Cite审计 与 检查IfExist 等框架,确保结果稳健可复核。