科研技能包

深色模式

cite-verify：参考文献真实性核对 ​

写论文带脚本，结果可复核Python 3.9+，无第三方依赖需要联网下载源码（ZIP）

逐条到 Crossref、OpenAlex、arXiv、DBLP 检索 BibTeX 条目，找出查不到（可能是 AI 编造的）和作者、年份对不上的参考文献。

为什么需要 ​

大模型编造的参考文献常见两种：标题看起来合理但查不到；标题对得上，作者或年份却是错的。它们看起来和真的一样，靠肉眼很难发现。会议已经开始严查：ICLR 2026 明确规定，论文中出现编造的参考文献可以直接拒稿。

能做什么 ​

  1. 读取 .bib，默认只核对正文中实际引用了的条目；
  2. 按标题依次在 Crossref、OpenAlex、arXiv、DBLP 中检索，找到标题足够相似的记录；
  3. 比较年份（允许预印本和正式版相差 1 年）和第一作者；
  4. 输出“找到 / 信息不一致 / 查不到 / 检索失败 / 跳过”五类结果，查不到的给出最接近的检索结果，方便判断是不是标题记错了。

同一个标题可能有多条记录（正式版、预印本、别人上传的副本），只要有一条的作者和年份对得上就算找到，避免误报。

只是偶尔用一下？

网页版：科研工具箱 · 参考文献真实性核对，粘贴 .bib 就能核对（检索 Crossref、OpenAlex 和 Semantic Scholar，不查 arXiv、DBLP，也没有缓存）。只有标题、第一作者姓氏和年份会发给这些检索服务，整个 .bib 不会上传。

安装 ​

装到当前项目（.claude/skills/），macOS / Linux
curl -LO https://skills.bnuai.com/download/skills/cite-verify.zip && mkdir -p .claude/skills && unzip -o cite-verify.zip -d .claude/skills
装到个人目录，所有项目都能用，macOS / Linux
curl -LO https://skills.bnuai.com/download/skills/cite-verify.zip && mkdir -p ~/.claude/skills && unzip -o cite-verify.zip -d ~/.claude/skills
装到当前项目，Windows PowerShell
Invoke-WebRequest https://skills.bnuai.com/download/skills/cite-verify.zip -OutFile cite-verify.zip; Expand-Archive cite-verify.zip -DestinationPath .claude\skills -Force

压缩包从本站下载，不需要 Node.js 或 GitHub。带脚本的技能需要 Python 3.9 以上。更新时重新下载解压、覆盖原文件夹即可。

怎么用 ​

text
帮我核对一下 paper/ 里引用的参考文献是不是都真实存在。

AI 帮你写过相关工作或参考文献之后，也建议跑一遍。Agent 会运行脚本，再对“查不到”的条目逐条联网搜索，最后告诉你哪些必须自己确认来源。

示例 ​

对一份掺了一条编造文献、一条信息错误的 .bib 运行核对：

text
# 参考文献核对结果

核对了 5 条（全部）：找到 2，信息不一致 1，查不到 1，检索失败 0，跳过 1。

> 注意：DBLP 请求失败（返回了人机验证页面（HTTP 202））。这些条目的结果只基于其他数据源。

## ❌ 查不到（1）
- li2024fake：Hierarchical Reinforcement Learning for Layer-Aware KV Cache Offloading in
  Edge-Cloud LLM Serving with Diffusion Policies

## ⚠️ 信息不一致（1）
- ho2020wrong：Denoising Diffusion Probabilistic Models
  - 年份不一致：bib 中是 2017，OpenAlex 中是 2020
  - 第一作者不一致：bib 中是 smith，OpenAlex 中是 Jonathan Ho

## ➖ 跳过（1）
- vllm：（无标题）
  - 没有 title 字段，跳过（网页、软件等条目请人工核对）

## ✅ 找到（2）
- vaswani2017attention：Attention Is All You Need
  - arXiv：http://arxiv.org/abs/1706.03762v7
- kwon2023paged：Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention
  - Crossref：https://doi.org/10.1145/3600006.3613165

某个数据库访问失败时（例如 DBLP 有时要求人机验证），结果开头会注明，其他数据库照常检索。

直接运行脚本 ​

bash
python3 skills/cite-verify/scripts/citeverify.py 论文目录/           # 只核对正文引用了的条目
python3 skills/cite-verify/scripts/citeverify.py refs.bib            # 核对全部条目
python3 skills/cite-verify/scripts/citeverify.py refs.bib --strict   # 有问题时返回退出码 1，可以放进 CI

检索结果缓存 30 天。设置环境变量 CITEVERIFY_MAILTO=你的邮箱 可以使用 Crossref 和 OpenAlex 的礼貌访问池。

权限说明 ​

会联网访问 api.crossref.org、api.openalex.org、export.arxiv.org、dblp.org，只发送参考文献的标题、第一作者姓氏和年份。缓存写在 ~/.cache/research-skills/。

局限 ​

  • “查不到”不等于一定是编造的：很新的论文、中文文献、技术报告、书籍章节可能没有被收录，需要人工确认。
  • 只核对文献是否存在、元数据是否正确，不核对论文是否真的说了你引用它的那句话。引用的观点要自己读原文确认。