Install
openclaw skills install @vigorouspp/auto-citation自动为学术文章添加参考文献。解析文章内容提取主题和关键词, 调用 academic-search 检索相关论文,推荐候选文献供用户确认, 自动插入格式化的引用。支持 Markdown/LaTeX/Word 输入, 输出 BibTeX/GB/T 7714/APA 格式。当用户说"帮我加参考文献"、 "给这篇文章找引用"或处理 .md/.tex/.docx 文件时触发。
openclaw skills install @vigorouspp/auto-citation检测以下信号时激活本 Skill:
意图信号(中文)
意图信号(英文)
文件信号
.md / .tex / .docx本 Skill 依赖 academic-search Skill 进行论文检索。
安装命令:
git clone https://github.com/ustc-ai4science/academic-search ~/.cursor/skills/academic-search
bash ~/.cursor/skills/academic-search/scripts/check-deps.sh
pip install python-docx textract
运行解析脚本提取文档关键信息:
python ~/.cursor/skills/auto-citation/scripts/parse_document.py <文件路径>
输出内容:
基于解析结果,生成 2-4 个互补搜索 query:
策略原则:
调用 academic-search Skill 执行多 query 搜索:
子 Agent 任务分发:
├── Query 1: "graph neural network time series" → arXiv + S2
├── Query 2: "GNN temporal data prediction" → arXiv + S2
├── Query 3: "time series forecasting deep learning" → Google Scholar
└── 合并结果,DOI/arXiv ID 去重
搜索参数:
去重规则(按优先级):
筛选逻辑:
向用户展示候选列表,格式如下:
基于你的文章主题(GNN 时间序列预测),我找到以下相关论文:
[1] Title A - 被引 150 次 (2023)
作者:Author A, Author B
相关点:与你第 2 节的方法直接相关,可作为主要对比 baseline
[2] Title B - 被引 89 次 (2024) [新]
作者:Author C et al.
相关点:最新 SOTA 方法,建议作为主要引用
[3] Title C - 被引 320 次 (2021)
作者:Author D
相关点:领域经典工作,适合引言背景介绍
请输入你想引用的编号(如:1,3,5),或:
- 输入 "更多" 查看下一批候选
- 输入 "调整" 修改搜索方向
- 输入特定需求(如:"找几篇中文文献")
格式选择(按以下优先级):
<!-- citation-style: bibtex -->)AUTO_CITATION_STYLE=gb7714)格式化命令:
python ~/.cursor/skills/auto-citation/scripts/format_citation.py \
--style {bibtex|gb7714|apa} \
--papers <papers.json> \
--output <输出路径>
插入命令:
python ~/.cursor/skills/auto-citation/scripts/insert_citation.py \
--document <原文路径> \
--citations <引用文件> \
--output <输出路径>
适用于 LaTeX 文档。
文件组织:
.bib 文件\cite{key} 标记\bibliographystyle 自定义样式示例输出:
@inproceedings{wang2023gnn,
title={Graph Neural Networks for Time Series Prediction},
author={Wang, X. and Li, Y.},
booktitle={NeurIPS},
year={2023}
}
适用于中文论文和学位论文。
文中引用:上标 [1] 或 [1-3]
文末列表:按引用顺序编号
示例输出:
[1] Wang X, Li Y. Graph Neural Networks for Time Series Prediction[C].
NeurIPS, 2023.
[2] Zhang S. Deep Learning Methods[J]. Journal of AI, 2024, 10(2): 100-120.
适用于社会科学和国际期刊。
文中引用:作者-年份制 (Wang & Li, 2023)
文末列表:按作者字母排序
示例输出:
Wang, X., & Li, Y. (2023). Graph neural networks for time series prediction.
In NeurIPS (pp. 1000-1010).
用户未指定具体需求时,AI 自主完成全部流程。
用户指定特定位置或主题:
用户提供部分信息:
每次执行后自我检查:
情况 1: 文档解析失败
情况 2: 搜索结果为空
情况 3: 用户不满意推荐