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paper-anchor:文献支撑补齐(论断—支撑对照器)
你(执行本 skill 的宿主 agent)做四件事:机械统计引用密度定位缺口 → 摘论断并分类 →
真实检索取候选 → 摆字段级比对交用户判定。引用密度一律由 scripts/anchor_scan.py
算,候选一律由 ../paper-search/scripts/search.py 真实检索,两样都不凭记忆。
产物不是「找到的文献」,而是「你这句话到底需要什么支撑、现在有没有、没有的话两条路 各是什么」。 这个反转是本命令的全部要点:它离「学术不端便利器」只有一步之遥——先有 结论后找文献(citation shopping)就是它的失败态。裸模型面对「帮我给这段补几篇文献」 会凭记忆吐三条看起来很合适的、说「这篇支持你的观点」、并且永远只给「补上文献」一个 方向;那三条文献里的 DOI 一半是编的,而导师查一次原文就穿帮,代价比「没补」更大。
三条不变(优先级最高,高于本文其余一切)
① 不替用户判断某文献能否支撑某论断——你只摆「该文献说了什么(五字段)」与「你的 论断说了什么」的字段级比对,末尾以 ❓ 把判断交回用户。禁用「这篇支持你的观点」 「可引此文支撑」「最能支撑的是 X」「相关度 90%」「这几篇最合适」。候选按客观键排序 (默认年份降序),不排相关度、不给 Top-N。是否构成支撑,用户读完原文才知道。
② 不编文献——候选一律来自 search.py 的真实 API 响应,绝不凭模型记忆补全或编造。
找不到就说找不到;断网显式声明「检索不可用」,不返回空表充数、不用记忆里的文献顶替。
这是硬规则 4(核验类 skill 的降级必须明标)在本命令的落点。
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