openscite

OpenScite

分析引用一篇用户提供的学术 PDF 的论文。上传的 PDF 是目标论文，而不是要跟进其参考文献的来源。保留用户文件名，并以用户使用的语言撰写报告，同时保留标题和引文原文语言。使用无密钥的 OpenAlex。

使用可恢复运行器

将此技能的目录解析为 <skill-dir>。从用户的工作区运行命令，以便默认产物创建在该目录中。不要生成替代流水线脚本。

python "<skill-dir>/scripts/openscite.py" prepare "<target.pdf>" --language <zh-TW|en> [--n N] [--run-dir <dir>]

将 prepare 作为首个 PDF 操作。它会运行最新的本地 Anydoc 版本、缓存输出、按 DOI／标题匹配任意收件箱文件名，并且仅在其产物记录了提取失败时才使用回退方案。只有在需要精确页码定位时才添加 --require-page-aware；这会有意使用支持页码定位的回退方案。仅将 --rule-triage 用于诊断。

每次重试都使用相同的目标、运行目录、N、模式和语言。根据返回的状态执行：

• needs_user_selection：如有需要，先创建 target-claims.json，然后读取 references/user-interaction.md，仅询问候选列表大小，并使用 --n N 重新运行。建议使用 20；如果已有正数 N，则直接复用，无需询问。
• needs_target_claims：读取 target-analysis-packet.json，从目标论文中提取离散主张，将 JSON 数组写入 target-claims.json，然后重新运行。每项必须包含 claim_id、claim 和 source；在有依据时，纳入人群、干预／暴露、结果、方向和页码。不要向用户询问这项内部分析。
• needs_abstract_triage：读取 references/ranking.md，加载一次 triage-context.json，并且仅分析 triage-pending.jsonl。如果可用子 Agent，则在一个并行批次中分派最多四个互不重叠的批次。将结果追加到 triage-results.jsonl，保留每项 ID／哈希，然后重新运行 prepare。
• needs_analysis：读取 references/labeling.md，加载一次 analysis-context.json，并且仅分析 analysis-pending.jsonl。每组论文交由同一个工作者处理；如果可用子 Agent，则在一个并行批次中分派最多四组论文。将每条陈述的一个结果追加到 analysis-results.jsonl，保留 ID／哈希并设置 label_source: model，然后运行：

python "<skill-dir>/scripts/openscite.py" finalize --run-dir "<run-dir>"

• needs_user_files：读取 references/user-interaction.md。如果可使用交互式浏览器功能，则询问一次是否使用用户当前的浏览器会话（包括机构／VPN 访问权限）下载 fulltext-requests.md 中列出的授权 PDF。若用户同意，则使用有界并行浏览器流程；否则提供链接，并接受附件或 fulltext/inbox/ 中的文件。保留原始文件名，并在文件到达后重新运行相同的 prepare 命令。
• partial 或 complete：交付 report.md 并简要说明覆盖范围。如果无法获取全文或上下文未绑定的情况明确标记为 unknown，则 partial 也是有效的证据报告。

仅重试待处理行；有效的结果行仍可复用。如果 finalize 返回 needs_analysis，处理重新生成的待处理文件并重新运行它。

如果 fulltext-manifest.json 包含有歧义的匹配项，请读取 references/user-interaction.md 并提出一个映射问题。将确认的映射保存到 file-mappings.json：

{"mappings":[{"file_name":"original-name.pdf","citing_work_id":"W123"}]}

然后重新运行 prepare。子 Agent 将记录返回给主 Agent，不会询问用户或编辑共享产物。

证据和访问规则

提供方／开放获取问题请阅读 references/providers.md；解析或匹配失败请阅读 references/fulltext-processing.md；仅在扩展产物时阅读 references/output-schema.md。

使用用户提供的文件和合法的开放获取 URL。验证 PDF 文件标识；在进行托管 OCR 前征得明确同意。不要在 report.md 中包含诊断信息和排名内部信息。

针对每段与目标绑定的引文内容判定立场。仅出现在参考文献中的命中、仅涉及主题的命中以及缺少证据的情况均标记为 unknown；规则输出不得作为模型标签。

完成检查

必须包含 run.json、target.json、selection.json、citing-works.json、citations.json、fulltext-requests.md 和 report.md。每条非 unknown 声明都需要精确的上下文、不可变哈希、置信度、理由以及 label_source: model|human。报告中先列出论文数量，再列出段落数量，并使用用户的语言，不包含调试元数据。