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sn-prepare-citations

sn-prepare-citations

github.com/opensensenova文档处理6.0k45 次安装2 天前更新
代码仓库

关于 sn-prepare-citations

sn-prepare-citations 是用于处理 sn-deep-research 研究报告的引用渲染技能。它从证据文件收集来源,编号正文引用,并可根据提纲插入摘要层和目录。

主要功能

  1. 01汇总 evidence.json 中的来源
  2. 02按 URL 去重并编号引用
  3. 03检测并处理 claim ID 泄漏
  4. 04根据提纲生成摘要层和目录
  5. 05输出报告及引用状态 JSON

适用场景

  1. 01整理研究报告中的来源和编号引用
  2. 02检查引用孤立项及 claim ID 泄漏
  3. 03为报告补充目录和参考文献

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/opensensenova/sensenova-skills --skill sn-prepare-citations

安装后在 Claude Code 中输入/sn-prepare-citations确认已加载。

附带文件scripts/prepare_citations.py

详细介绍

来自项目 README

sn-prepare-citations(引用渲染)

处理 sn-deep-research 的 stitched.md:从 evidence.json 收集 sources[],将正文中的 [^source_id] 转换为 [N] 编号引用,插入 L0/TOC,并追加参考文献。

推荐用法(sn-deep-research v2)

python3 scripts/prepare_citations.py \
  --report <report_dir>/stitched.md \
  --evidence <report_dir>/sub_reports/d1.evidence.json <report_dir>/sub_reports/d2.evidence.json \
  --outline <report_dir>/outline.json \
  --output <report_dir>/report.md

参数

参数说明
--report输入 markdown。sn-deep-research 中通常是 stitched.md
--evidence全部 d*.evidence.json,用于收集 source 元数据和修复 claim-id 泄漏
--outline可选但推荐。提供 L0、TOC 和标题结构信息
--output输出 markdown。sn-deep-research 中通常是 report.md
--no-l0关闭 L0 摘要层渲染
--no-toc关闭 TOC 渲染

处理逻辑

  1. 从所有 evidence.json 的 sources[] 收集引用元数据。
  2. 按 URL 归一化去重,同 URL source 合并为同一编号。
  3. 检测 [^dN.cM] claim-id 引用泄漏;能映射到 claim evidence 时替换为对应 source_id,不能映射则报告 unresolved。
  4. 扫描正文中的 [^source_id],按首次出现顺序分配编号。
  5. 替换 [^source_id] → [N],移除脚注定义行。
  6. 根据 outline 插入或校准 L0 / TOC。
  7. 追加 ## 参考文献。
  8. 写出 report.md 和同目录 citations.json。
  9. stdout 输出结构化 JSON,包含 orphan citations、claim-id leakage、TOC 和 L0 状态。

控制器处理要求

  • orphan_citations 非空:不要交付,回 writer/stitcher 修正引用或删除 unsupported 内容。
  • claim_id_leakage.unresolved 非空:不要交付,回 writer 修正 [^dN.cM]。
  • claim_id_leakage.resolved 非空但 unresolved 为空:可以继续,但记录为警告;writer 后续应直接输出 [^source_id]。

旧兼容模式

不传 --outline / --output 时,脚本会覆写 --report 指向的文件,仅做引用编号和参考文献追加。sn-deep-research 正常流程不使用该模式。

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