onecite

@article{LeCun2015Deep,
  doi = "10.1038/nature14539",
  title = "Deep learning",
  author = "LeCun, Yann and Bengio, Yoshua and Hinton, Geoffrey",
  journal = "Nature",
  year = 2015,
  volume = 521,
  number = 7553,
  pages = "436-444",
  publisher = "Springer Science and Business Media LLC",
  url = "https://doi.org/10.1038/nature14539",
  type = "journal-article",
  abstract = "Deep learning allows computational models that are composed of multiple processing layers to learn representations of data with multiple levels of abstraction...",
}
@inproceedings{Vaswani2017Attention,
  arxiv = "1706.03762",
  title = "Attention Is All You Need",
  author = "Vaswani, Ashish and Shazeer, Noam and Parmar, Niki and Uszkoreit, Jakob and Jones, Llion and Gomez, Aidan N. and Kaiser, Lukasz and Polosukhin, Illia",
  year = 2017,
  booktitle = "Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS)",
  url = "https://arxiv.org/abs/1706.03762",
}
# ... and 5 more entries ...

onecite process "10.1038/nature14539"
onecite suggest "Attention is all you need, Vaswani et al., NIPS 2017"
echo "10.1038/nature14539" | onecite process -

OneCite を Python スクリプトから直接使用できます。

from onecite import process_references

result = process_references(
    input_content="10.1038/nature14539",
    input_type="txt",
    template_name="journal_article_full",
    output_format="bibtex",
)

print('\n\n'.join(result['results']))

OneCite では、次のコマンドとオプションを使用できるコマンドラインインターフェースを提供しています。

onecite process

OneCite パイプラインを通じて参考文献を処理するメインコマンドです。

使用方法：

onecite process <input_file> [OPTIONS]

引数：

• input_file - 入力ファイルのパス、標準入力の場合は -、または強い識別子／参考文献文字列

オプション：

例：

# Process a text file
onecite process references.txt -o results.bib

# Process a BibTeX file with auto-detection
onecite process references.bib

# Use stdin
echo "10.1038/nature14539" | onecite process -

# Process a direct string (DOI)
onecite process "10.1038/nature14539"

# Process with custom template
onecite process references.txt --template conference_paper

# Quiet mode for scripts
onecite process references.txt -o results.bib --quiet

# Automation-friendly JSON with unresolved-entry exit-code handling
onecite process references.txt --json --fail-on-unresolved

# Streaming NDJSON for automation
onecite process references.txt --ndjson

# CSL-JSON item output (a development fixture verifies Pandoc 3.10 consumption)
onecite process references.txt --output-format csl-json -o references.json

開発時の検証では、出力された代表的な項目を Pandoc 3.10 で使用できることを確認しています。このリリースでは、Quarto、単体の citeproc、参考文献管理ツールへのインポートの各ワークフローは、個別には検証していません。

レポートのフィールド。 results と failed_entries に加え、処理レポートには監査用のシグナルが 2 つ含まれます。

• warnings — 解決済みエントリーに対する、処理を妨げない確認用の警告です。特に重要なのは text_metadata_mismatch です。解決済み DOI の周辺にある入力テキストが、別の文献について記述しているように見える場合（よくある、タイトルと DOI の幻覚的な組み合わせ）を示します。DOI は解決済みの識別子として維持され、エントリーも解決済みとなりますが、問題のない出力として黙って出力されるのではなく、確認が必要なものとしてフラグが付けられます。
• duplicates — 同じ文献がバッチ内に複数回（DOI のみ、PMID、書式付き引用）出現したことを示します。出力は 1 回のみで、繰り返し分は、出力されたエントリーの cite key とともに報告されます。

失敗したエントリーには、元の入力抜粋（raw_text）と理由コードが含まれます。理由コードには、doi_not_found（実装済みのフォールバックを実行した後もレジストリのレコードが返されなかった）、no_strong_identifier（テキストが曖昧なため、onecite suggest を使用）、source_error（その経路で情報源または識別情報のエラーが発生した）などがあります。これらのコードによって重要なケースを区別できますが、プロバイダーの処理履歴を網羅するものではありません。現在、一部の PMID、ISBN、DataCite リクエストエラーは、検索結果が見つからない場合と同じ未解決理由にまとめられます。

onecite suggest

BibTeX を生成したり、検証結果として passed ステータスを返したりせずに、候補の一致を検索します。

onecite suggest "Attention is all you need, Vaswani et al., NIPS 2017" --json

候補は確認用であり、情報源で解決済みの引用ではありません。 各候補には、参照した学術インデックスの状態が sources リストに表示されます。情報源がレート制限された場合やエラーが発生した場合、候補のステータスは candidates_found_incomplete / no_candidates_incomplete になります。正しい一致候補がリストにまったく含まれていない可能性があるため、候補リストを網羅的なものとして扱わないでください。クエリで引用された年と一致しない候補の年は減点され、year_conflict のフラグが付けられます。確認済みの候補を情報源で解決済みの BibTeX にするには、その DOI を onecite process "<doi>" で解決してください。

任意の Google Scholar フォールバック。 suggest は --google-scholar を受け付けます（任意の scholarly パッケージが必要です：pip install onecite[scholar]）。CrossRef と Semantic Scholar のどちらからも結果が返らない場合に限り、ベストエフォートのフォールバックとして照会されます。公開 API のないサービスをスクレイピングするため、既定では無効であり、レート制限や CAPTCHA によるブロックを受ける可能性があり、再現性も保証されません。この機能は suggest（人による確認用の候補）でのみ利用でき、process では利用できません。

pip install onecite[scholar]
onecite suggest "some obscure title" --google-scholar

onecite --version

インストール済みの OneCite のバージョンを表示します。

使用方法：

onecite --version

onecite version

バージョン情報を表示するもう一つのコマンドです。

使用方法：

onecite version

onecite templates

同梱のフォールバック BibTeX テンプレートと、各テンプレートが要求するフィールドを一覧表示します。

使用方法：

onecite templates
onecite templates --json

onecite benchmark

対象となる DOI 検索、arXiv 検索、PMID/PubMed 検索、GitHub ソフトウェア URL、Zenodo/DataCite データセット DOI、および有効・無効な項目が混在するバッチを対象とした、小規模な決定的回帰テストスイートを実行します。このコマンドは、機械可読な合格／不合格チェックを必要とする CI や自動化ワークフロー向けに設計されています。引用の正確性を包括的に評価するベンチマークではありません。

使用方法：

onecite benchmark [OPTIONS]

オプション：

例：

onecite benchmark
onecite benchmark --json
onecite benchmark --live --json
onecite benchmark --cases my_cases.json --min-success-rate 1.0 --json
onecite benchmark --anti-hallucination
onecite benchmark --anti-hallucination --json

リポジトリのベースライン記録は benchmarks/leaderboard.json に保存されており、再現手順は benchmarks/README.md に記載されています。

幻覚防止評価

onecite benchmark --anti-hallucination は、OneCite の中核的な安全性を評価する、ラベル付きの完全オフライン評価を実行します。実在する強い識別子（クラス A）を情報源で解決済みの BibTeX に変換し、曖昧なプレーンテキストの参考文献（クラス B）と、捏造された実在しない DOI（クラス C。言語モデルが幻覚として生成する可能性があるもの）は、誤った引用を出力する代わりに未解決のままにします。また、不一致の組み合わせ（クラス D。実在する DOI に別の論文のタイトルを組み合わせたもので、幻覚による引用で最も一般的なパターン）には、情報源で解決済みの正常な出力として黙って出力する代わりに、text_metadata_mismatch 警告を付けます。次の 3 つの指標を報告します。

• 解決率 — 正しく解決されたクラス A の入力の割合。
• 非捏造率 — 正しく未解決のままにされた（捏造されなかった）クラス B/C の入力の割合。100% は、OneCite が引用を一切でっち上げなかったことを意味します。
• 不一致検出率 — 不一致の警告を付けて解決されたクラス D の入力の割合。

パイプラインのクラッシュは error として記録され、どの指標でも正解としてカウントされません。適切に拒否することと、パイプラインが壊れていることは別の結果です。

データセットは src/onecite/benchmarks/anti_hallucination_cases.json にあり、Python から onecite.run_anti_hallucination_eval() を呼び出して評価を実行することもできます。

onecite doctor

自動化と CI 向けに、ローカルインストールの健全性を確認します。doctor コマンドは、パッケージのインポート可能性、同梱テンプレート、パッケージ化されたベンチマーク リソース、リポジトリに含まれる OneCite Skill、オフラインのベンチマーク 回帰チェックを確認します。

使用方法：

onecite doctor
onecite doctor --json

JSON 出力は、schema_version、tool、 command、status、environment、summary、checks フィールドを含む安定したエンベロープです。

自動化ワークフロー向け OneCite Skill

リポジトリには、ローカルスキルパッケージ skills/onecite/SKILL.md が含まれています。 参照情報のクリーンアップ、ベンチマークと doctor のチェック、未解決の項目の明示的な 報告について、自動化およびコントリビューターのワークフローで再現可能な手順を提供します。 このスキルはリポジトリ内に含まれており、ローカルのツールメモリに自動で インストールされることはありません。

入力タイプの自動検出

--input-type が指定されていない場合、OneCite は入力タイプを自動的に検出します。

• .bib で終わるファイルは BibTeX 形式として扱われます
• それ以外のすべてのファイルと文字列はプレーンテキストとして扱われます

利用可能なテンプレート

OneCite は、さまざまな種類の項目に対応する複数のテンプレートプリセットをサポートしています。

• journal_article_full - 学術誌論文の完全な項目（デフォルト）
• conference_paper - 会議論文集の論文
• book - 書籍項目
• thesis - 学位論文項目
• dataset - データセット項目
• software - ソフトウェア／コード項目

終了コード

• 0 - 成功
• 1 - エラーが発生しました（無効な入力、処理の失敗など）
• 2 - --fail-on-unresolved を使用した際に、1 件以上の項目が未解決でした

onecite benchmark と onecite doctor では、終了コード 0 は 設定されたチェックに合格したことを示し、終了コード 1 は少なくとも 1 つのチェックに失敗したことを示します。