draft-related-work

撰写相关工作

撰写相关工作章节，为论文定位——每个段落都是一组实际检索到的先前研究，并附有明确的差异说明句——格式遵循目标投稿场所的惯例。这项写作技能有两个严格门槛：

• 防止幻觉。 本次会话中未检索并核实的引用，不得纳入。
• 防止结构性空缺。 章节必须涵盖的研究集群，必须根据论文自身声称的范围推导，而不能取决于 find-papers 恰好返回了什么。检索到的语料若偏离主题，可能会生成一个定位语气笃定、却恰好在论文所属领域留下空缺的大纲——缺少直接竞争工作的集群、缺少公认的源流脉络，或某个预期子领域完全没有引用。系统会确定性地发现这一缺口，并将其作为有针对性的第二轮检索任务交回 find-papers，而不是悄悄留给作者处理。

适用场景

• 已确定主题和目标投稿场所，需要为新论文撰写相关工作。
• 重写现有章节；审稿人认为它像“清单罗列”“内容单薄”“缺少比较”或“创新点不清”。
• 将新发现的论文（或审稿人提出的“漏掉了 X、Y、Z”）纳入现有章节，同时保持其结构不变。
• 不适用于检索论文（使用 find-papers）、阅读单篇论文（fetch-paper）、撰写完整的主题综述（literature-review），或仅核查现有参考文献（verify-citations）。

输入

• 论文的核心主张／贡献，以及其子任务／要求（来自草稿的引言／摘要，或向用户询问）。这些内容决定步骤 2 中必须涵盖的研究集群；缺少它们，章节就只能照搬检索到的论文。
• 目标投稿场所——如果存在 venues/conferences/<id>.yml 配置文件，请提供（其中的 exemplar_distribution 用于校准章节的长度／覆盖广度）。
• 候选先前研究：find-papers／literature-review 的输出、草稿的 .bib，和／或用户点名的论文。
• 元数据脚本需要 CONTACT_EMAIL 环境变量（若未设置，会提示输入）。

流程

1. 明确投稿场所的惯例。 阅读 venues/conferences/<id>.yml（字段：family、format.template、review.blind、分会场页数限制）以及它引用的领域配置文件。配置文件仅供参考，不是最终依据——依赖其内容起草前，须对照实时的 cfp_url 重新核实所有会影响草稿的事项（模板、匿名级别、页数预算）。然后阅读 references/placement-conventions.md，了解该投稿场所所属领域中章节的位置、篇幅、引用命令风格和自引规则。若惯例不明确，应通过实证确认：从投稿场所本身检索 3–5 篇近期论文（使用 find-papers 的 DBLP 目录页查询、study-exemplars），观察章节位置。

2. 在查看检索结果之前，先根据论文声称的范围推导出必须涵盖的研究集群。 根据简介／引言，列出论文的贡献、子任务和要求。针对每一项，指出审稿人会期待看到与之比较定位的直接先前方法所属集群，以及该子领域所基于的奠基性源流／公认代表性研究（即开创该方法的工作，而不只是最新改进）。这份清单是目标，尚不包含引用。以声称的范围（而非语料）为依据，才能使方法适用于不同论文和投稿场所，也才能揭示检索结果所掩盖的空缺。方法与实例见： references/clustering-and-deltas.md （§ 根据声称的范围确定必须涵盖的研究集群）。

3. 组建候选池——仅限检索到的论文。 来源： 用户的 .bib、find-papers 的结果，以及 1–2 篇最接近的已知论文的 参考文献和引用（采用 find-papers --paper 式查询）。有意将候选范围 引向第 2 步要求的各个聚类，而不只是照单全收主题搜索的结果。目标为 10–25 篇候选论文。只有具备明确标识符（DOI 或 arXiv ID）的论文才能 进入候选池。如果用户提到的论文没有标识符，先查找；如果找不到，就如实 说明——绝不可凭猜测的文献引用继续操作。

4. 构建聚类工作表。 运行：

   python3 scripts/gather_candidates.py <DOI> <arXiv-ID> ... [--from-file ids.txt]
   

   它会每次礼貌地发送一个请求，获取每篇论文的元数据（标题、 年份、发表场所、引用次数、摘要、tldr），并输出一份留有空白 cluster: / delta: 项的工作表。将输出视为临时工作材料——其中包含摘要； 绝不可提交。被标记为无法解析（退出码为 3）的标识符尚未验证：先搁置，待 核实后再用。如果摘要缺失或论文至关重要，请通过 fetch-paper 阅读。

5. 将候选池映射到所需聚类，并运行覆盖门禁。 将每篇检索到的论文分配到第 2 步要求的某个聚类（不符合任何聚类的论文 属于离群项——仅在审稿人预期会看到时保留）。 将分配结果写入一个简短的计划文件（每个所需聚类一个区块，列出分配的引用键）。 为每个键标注证据等级，让精确度一目了然，并避免通过凑数达到最低要求—— 对尚未确认该论文引用的键追加 !graph / !keyword / !heuristic（不带标记 表示“已知该论文引用此文献”）：

   "refs": ["li2018deep", "yao2019computing",          # confirmed-cited
            "smith2023!graph",   # surfaced by citation-graph edge — plausible
            "doe2022!heuristic"] # 'a strong paper would cite this' — weakest
   

   然后运行：

   python3 scripts/check_coverage.py plan.json   # or plan.txt (see --help)
   

   只有已确认被引用的参考文献才计入最低要求。如果任何所需聚类中没有已确认的引用， 门禁就会判定为 FAIL（退出码为 3）——包括仅由推测性参考文献“覆盖”的聚类 （凑数会掩盖真正的缺口）；低于最低要求（默认值为 2）则会发出 WARN。它还会输出 精确度估算（已确认 / 总数），并限制仅由启发式方法补充的文献数量（默认整个 计划最多为 2 篇，使用 --heuristic-cap），确保核心集合有明确的范围依据。对于 未通过门禁或内容单薄的聚类，将其生成的第二轮检索任务列表交给 find-papers， 并用已确认的引用补齐缺口，然后重新运行门禁——不要在所需聚类为空时起草正文， 不要通过填入推测性参考文献凑足最低要求，也不要把缺口留作未说明的作者待办事项。 只有门禁通过（或用户明确接受记录在案的单薄聚类）后，才能继续撰写聚类分析文字。

6. 对各聚类进行分组并阐明其差异。 覆盖检查通过后，沿着最能凸显本文 研究空白的主线，将候选池划分为 3–6 个主题，然后为每个聚类写一句差异说明： 该聚类取得了什么成果、针对本文的问题还缺少什么，以及本文如何应对。 方法、模式和反模式见： references/clustering-and-deltas.md。 撰写正文前，先向用户展示聚类计划（聚类名称、成员、差异说明）——现在调整结构成本低，之后则成本高。

7. 起草章节。 每个聚类写一个段落（论点句 → 代表性作品 → 局限性 → 差异点），为最接近的单一竞争对手单独写一个段落，并以定位总结段落收尾。与目标 venue 相匹配：按照第 1 步的要求使用引用命令和自引口吻；根据目标 venue 所属系列的测量样例中位数校准篇幅和覆盖广度，而不是追求最大覆盖面——读取配置文件的 exemplar_distribution（若存在，则读取 related_work 区间），或通过 study-exemplars 测量目标 venue 近期 3–5 篇论文；仅当这两者都不存在时，才使用 references/placement-conventions.md 中的系列惯例。输出 .tex（若草稿不是 LaTeX，则输出 markdown），并为用户 .bib 中尚未包含的引用添加 BibTeX 条目——条目必须严格基于检索到的元数据。只有满足聚类参考文档中的标准时，才添加比较表。

8. 确定性审计。 运行：

   python3 scripts/audit_bib.py refs.bib --tex related-work.tex
   

   修复所有阻塞性问题：.bib 中缺少的引用键、重复条目、没有 DOI/eprint/URL 的条目（无法验证——这是经典的幻觉引用特征）以及不完整条目。输出中的风格统计必须与目标 venue 的惯例一致。

9. 通过 verify-citations 闸门。 新章节引用的每个条目都必须在交付前通过 Crossref/DBLP/S2 验证。未通过验证的内容必须从正文中移除，或明确标记为未经确认并告知用户——绝不能悄然保留，也绝不能通过编造看似合理的字段来“修复”。

输出

• 起草或改写后的 Related Work 章节（.tex 或 markdown），按聚类组织，并以目标 venue 的引用风格撰写，每个聚类都包含差异点。
• 新增 BibTeX 条目（仅含元数据——始终可以安全保留）。
• 简短的定位总结：根据范围确定的必需聚类，以及每个聚类是否通过覆盖闸门；每个聚类的差异点、最接近的竞争对手及其具体区别，以及任何尚未验证的内容。
• 覆盖闸门的精确率估计（已确认引用数 / 参考文献总数），并明确指出任何推测性补充（图谱/关键词/启发式层级）仅属合理但未经确认，以便用户在投稿前筛除，而不是将满足聚类最低数量要求视为引用依据。若已知子集构成真实情况，则应单独报告相对于该子集的召回率，不要将其与此精确率区间混为一谈。
• 如果任何必需聚类无法补齐，必须明确报告第二轮检索任务清单（用于 find-papers）——绝不能将其埋成作者待办事项而不予说明。

护栏

• 切勿捏造、夸饰或“凭记忆重构”引文；每条参考文献都必须能追溯到本次会话中的一次检索，并通过 verify-citations。内容精简但真实，胜过堆砌内容。
• 必需的聚类应根据论文声称的范围确定，而不是仅根据检索到的语料确定——只针对恰好返回的内容进行定位，会遗漏论文实际所属的领域。某个必需聚类若没有任何引文，就是阻断性缺口，应退回 find-papers 处理；绝不能悄悄变成作者待办事项，也不能硬把相邻聚类拉来填补。
• 这是副驾驶，而不是自动驾驶：覆盖率关卡、第二轮工作清单，以及是否接受有记录的内容单薄聚类等决定，都要呈现给用户——此技能不会擅自判定缺口可以接受。
• 长度和广度应以该会议类别样例的测量中位数为准，而非追求最大覆盖率；为了显得全面而过度引用，会让文章偏离主题，像一篇综述。
• 精确度与召回率同样是首要质量指标。若尚未确认论文引用某篇参考文献（无论它是引文图中的邻近论文、关键词命中，还是“优秀论文应该引用这篇”的猜测），它都只是假设，而非命中：应按层级标记，绝不能将其提升到与已确认引文相同的地位，并应限制仅凭猜测添加的文献数量。相邻／基础性聚类应按其承重必要性排序，并精简至最低限度，再加上最常被引用的几篇代表性论文——其余内容应移至可选池，而不是为了填充章节而超出论文实际涵盖的范围。
• 切勿歪曲被引论文的工作来夸大差异——稻草人式描述是招致敌意审稿的最快方式（审稿人往往就是被引论文的作者）。
• 摘要和论文正文仅作临时处理，绝不提交；工作表输出不得放入仓库。
• 遵守脚本的礼貌限制：每次只处理一个标识符，每次运行 ≤25 个，禁止批量抓取。
• 会议类别配置可能过时——关键事实必须对照当前 CFP 重新核实。绝不要代表用户提交任何内容。

参考资料

• references/clustering-and-deltas.md — 根据声称的范围推导必需聚类、引文下限与零引文缺口的处理流程、聚类维度、每个聚类的段落模式、差异表述、对比表格、反模式，以及对最接近竞争对手的处理方式。
• references/placement-conventions.md — 各学术社群的内容位置和篇幅规范、依据会议样例的测量中位数校准篇幅、引文命令风格、盲审级别的自引规则，以及如何通过实证核实惯例。

脚本

• scripts/gather_candidates.py — 获取已检索标识符的元数据，并写入临时聚类工作表（礼貌地一次处理一篇论文）。
• scripts/check_coverage.py — 确定性覆盖率关卡：若任何必需聚类没有已确认引用的文献（包括仅用推测性参考文献填充的情况），则 FAIL；低于引文下限时发出 WARN；报告精确度估算值（已确认数／总数）和每份计划的启发式层级上限；并为 find-papers 生成有针对性的第二轮检索工作清单。引文键可带有可选的证据层级标记（key!graph / !keyword / !heuristic）；只有已确认的（未标记）引文键才计入下限。
• scripts/audit_bib.py — 离线引文／参考文献审计和样式统计。