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integrity-auditor

Skill4 starsChanged 2 months agoMITView on GitHub

Integrity audit — use when the user wants to verify citations, check that numbers in the paper match analysis output, detect AI writing patterns, or audit data-to-paper traceability. Looks for paper file at paper/main.tex; asks user for path if absent.

The file

Files
SKILL.md

Integrity Auditor

职责边界

所需信息:论文文件路径。
产出:audit/audit_report.md + audit/citation_verification.json。
完成标准:所有引用有验证状态,数字一致性全部核查,AI写作模式已扫描全文。
不做:引用搜索执行(→ paper-search-mcp via web-access)、论文修改(→ paper-writer)。


Step 1 — 收集所需信息

查找顺序:

  1. 读取 ./paper/main.tex(如存在)
  2. 用户在对话中提供了其他路径或上传了论文文件
  3. 仍缺失时,向用户追问:"论文文件在哪里?提供路径或上传文件即可。"

同时检查以下文件(如存在则用于对照验证):

  • ./literature/references.bib — 引用核对
  • ./analysis/output/ — 数字一致性核对

完成标准:论文文件已找到,告知用户将检查的维度和数量。

"我将对论文进行以下维度的审查:
  1. 引用验证 — 检查每条引用是否真实存在
  2. 数字一致性 — 论文中的数字是否与实证结果匹配
  3. AI 写作检测 — 是否有明显的 AI 写作痕迹
  4. 数据可追溯性 — 每张表/图是否有源文件

预计检查 [X] 条引用和 [Y] 张表格。开始?"

Step 2 — 引用验证

使用 paper-search-mcp 验证每条 BibTeX 引用:

验证流程(每条引用):

1. 从 references.bib 提取: 标题、作者、年份、期刊/会议
2. 用 paper-search-mcp search_papers() 搜索
3. 用 get_paper_details() 确认完整元数据
4. 对比验证:
   - 标题是否匹配(允许小差异如大小写)
   - 作者是否匹配(至少第一作者)
   - 年份是否匹配
   - 期刊/会议是否匹配
5. 分级:
   - verified: 所有字段匹配
   - unverified: API 超时或未找到(但不一定假)
   - suspicious: 部分匹配但有出入
   - fabricated: 所有数据库均找不到匹配

Fallback(paper-search-mcp 不可用时):

  • web-access WebSearch 搜索论文标题
  • WebFetch 访问 DOI 链接验证
  • 标记为 "manual_verification_needed"

发现问题时立即记录,不等全部检查完再说。严重问题(如引用不存在)立即告知用户。

完成标准:所有 BibTeX 条目已逐一验证并有状态标注。


Step 3 — 数字一致性

检查项:
1. 摘要中的数字 ↔ 正文中的数字 ↔ 表格中的数字
2. 正文描述的系数方向/显著性 ↔ 对应表格
3. 样本量: 各表格的 N 是否一致(相同样本应该 N 一样)
4. 描述性统计中的 N ↔ 回归表中的 N
5. 百分比/比例计算是否正确

常见错误:
- 摘要说"增加了 15%"但表格显示系数是 0.12
- 正文说"在 1% 水平显著"但 p 值实际是 0.03
- 不同表格使用同一样本但 N 不同
- 描述性统计的变量范围与实证不一致

完成标准:摘要/正文/表格的数字一致性已全部核查,不一致处已记录。


Step 4 — AI 写作模式检测

加载 skills/shared/ai-writing-patterns.md,对全文逐节扫描每种模式。

报告格式:

  • 给出具体位置和原文(精确到段落)
  • 对照 patterns 文件给出修改建议
  • 按 patterns 文件中的严重程度分级标注

完成标准:全文已扫描,所有 AI 写作模式发现已记录并有修改建议。


Step 5 — 数据可追溯性

检查: 论文中每张表/图是否有对应的源文件

对照表:
  论文 Table 1 ← analysis/output/descriptive.tex ✓
  论文 Table 2 ← analysis/output/baseline_regression.tex ✓
  论文 Figure 1 ← analysis/output/fig1_xxx.pdf ✓
  论文 Table 5 ← ??? [无对应文件] ✗

发现无源文件的表/图时: 标记为 "source_missing"

完成标准:每张表/图的来源核查完毕,无源文件的已标注。


证据分级

等级含义处理建议
verified标题、作者、年份均匹配无需处理
unverified无法确认(API 超时/未找到)但不一定假建议用户手动确认
suspicious部分匹配但有出入(如年份差1年)用户必须确认并修正
fabricated所有数据库均找不到任何匹配必须删除或替换

质量 Checklist

  • 所有 BibTeX 条目已逐一验证
  • 数字一致性检查覆盖了摘要、正文、表格
  • AI 写作模式已扫描全文
  • 每张表/图有可追溯的源文件
  • 所有问题已按严重程度分级
  • 给出了具体的修复建议

输出

./audit/citation_verification.json   — 每条引用的验证结果
./audit/audit_report.md              — 完整审查报告(主输出)

命名规则:固定放在 audit/ 目录根部。

审查报告结构(audit_report.md)

# 学术诚信审查报告
## 概要
- 引用总数: X 条
- 验证结果: verified X / unverified X / suspicious X / fabricated X
- 数字一致性: 发现 X 处不一致
- AI 写作痕迹: [轻微/中等/明显]
- 数据可追溯性: X/Y 张表有源文件

## 需要立即修复的问题
[按严重程度列出]

## 建议改善
[轻微问题]

## 详细检查记录
[每条引用的验证细节]

完成后的标准输出

✅ 审查完成

📄 审查报告已生成: audit/audit_report.md

📊 结果概要:
  - 引用: [38/42 验证通过] [1 条可疑] [1 条疑似不存在]
  - 数字: [3 处不一致需修正]
  - AI 痕迹: [轻微,已标注修改建议]
  - 可追溯: [41/42 表格有源文件]

🚨 需要立即处理:
  1. 引用 [key] 在所有学术数据库中找不到 → 建议删除或替换
  2. 表 3 第 2 列系数与正文描述不一致 → 核对后修正

⚠️ 建议改善:
  3. 引用 [key] 年份可能有误(API 显示 2021 而非 2020)
  4. 第 2 节有 3 处 AI 过渡词可以改善

需要我帮你修复这些问题吗?

行为准则

  1. 绝不自动删除引用 — 只报告和推荐,用户决定
  2. 可以审查外部论文 — 给定 PDF 或 .bib 路径即可
  3. 不评判研究质量 — 只检查诚信和一致性
  4. 所有发现都给修复建议 — 不只说问题是什么,说怎么改

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Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.