internscience complete_example Skill - AI 增强版 LaTeX 示例智能生成器
简介
complete_example 是一个充分发挥 AI 优势的 LaTeX 示例智能生成器，实现 AI 与硬编码的有机融合。
核心设计理念：AI 做"语义理解"，硬编码做"结构保护"
功能特性
核心能力
| 能力维度 | 说明 |
|---|---|
| 语义理解 | AI 理解章节主题，智能判断需要什么类型的资源 |
| 智能推理 | AI 推断资源与章节的相关性，并给出理由 |
| 连贯生成 | AI 生成自然流畅的叙述性文本，而非模板拼接 |
| 上下文感知 | 根据上下文调整描述风格 |
| 自我优化 | AI 自我审查并优化生成内容 |
| 格式安全 | 🔒 硬编码严格保护格式设置，哈希验证防篡改，访问控制 |
用户提示机制
支持用户自定义叙事提示（narrative_hint），AI 根据提示编造合理的示例内容：
- 🏥 医疗影像：深度学习在医疗影像分析中的应用
- 🔬 材料科学：新型纳米材料合成与表征
- 🧪 临床试验：多中心临床试验设计
- 🤖 传统 ML：支持向量机分类方法
使用方法
基本语法
/complete_example <project_name> [options]
参数说明
必需参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
project_name |
string | 项目名称（如 NSFC_Young）或项目路径 |
可选参数
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
--content-density |
string | moderate |
内容密度：minimal(2资源/200字) / moderate(4资源/300字) / comprehensive(6资源/500字) |
--output-mode |
string | preview |
输出模式：preview(预览) / apply(应用) / report(报告) |
--target-files |
array | null |
目标文件列表（如 ["extraTex/2.1.研究内容.tex"]），null 表示自动检测 |
--narrative-hint |
string | null |
用户自定义叙事提示，指导 AI 生成特定风格的示例内容 |
使用示例
示例 1：基本使用（AI 自动推断）
/complete_example NSFC_Young --content-density moderate --output-mode preview
示例 2：使用用户提示
/complete_example NSFC_Young --narrative-hint "生成一个关于深度学习在医疗影像分析中应用的示例，重点关注 CNN 架构和数据增强策略"
示例 3：材料科学场景
/complete_example NSFC_Young --narrative-hint "创建一个关于新型纳米材料合成与表征的示例，包括 XRD、SEM 等表征方法"
示例 4：临床试验场景
/complete_example NSFC_Young --narrative-hint "模拟一个多中心临床试验的设计与分析流程，重点描述随机化和盲法实施"
输出说明
运行目录结构
所有运行输出都保存在 目标项目的隐藏目录 {project_path}/.complete_example/<run_id>/ 中，不污染项目目录：
{project_path}/.complete_example/<run_id>/
├── backups/ # 备份文件
├── logs/ # 日志文件
├── analysis/ # AI 分析结果
├── output/ # 生成内容
└── metadata.json # 运行元数据
设计原理：
- ✅ 项目隔离：每个项目都有独立的
.complete_example目录 - ✅ 隐藏保护：使用点号前缀（
.）使目录在常规文件列表中隐藏 - ✅ 硬编码保证：所有中间文件路径都通过硬编码方式确保存放在此目录中
- ✅ 可追溯性：每次运行都有唯一的
run_id（格式：v{timestamp}_{hash}） - ✅ 便于清理：可直接删除
.complete_example目录清理所有中间文件
质量报告
AI 会自动评估生成内容的质量，包括：
- 连贯性评分（0-1）
- 学术风格评分（0-1）
- 资源整合评价
- 改进建议
工作流程
1. 🔍 扫描阶段
└─ 扫描 figures/、code/、references/ 资源
2. 🧠 分析阶段
└─ AI 分析章节主题、关键概念、写作风格
3. 💡 推理阶段
└─ AI 推理资源相关性并给出理由
4. ✍️ 生成阶段
└─ AI 生成连贯的叙述性内容（支持用户提示）
5. 🎨 包装阶段
└─ 硬编码包装为 LaTeX 代码
6. 🔍 优化阶段
└─ AI 自我审查和优化
7. ✅ 验证阶段
└─ 格式验证、编译验证
8. 📊 报告阶段
└─ 生成质量报告
架构设计
AI 与硬编码职责分工
| 任务类型 | AI 负责 | 硬编码负责 |
|---|---|---|
| 文件扫描 | - | ✅ 文件系统操作、元数据提取 |
| 语义分析 | ✅ 章节主题理解、关键概念提取 | - |
| 资源选择 | ✅ 推理相关性、给出理由 | ✅ 评分排序、Top-K 选择 |
| 文本生成 | ✅ 叙述性内容生成 | - |
| LaTeX 包装 | - | ✅ 语法正确性、格式规范 |
| 格式保护 | ✅ 解释修改意图、诊断问题 | ✅ 严格验证、哈希校验 |
分层架构
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 用户接口层 │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ CLI 命令 │ │ Skill 调用 │ │ Python API │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AI 增强工作流层 │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ CompleteExampleSkill (主控制器) │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AI 智能层（Semantic Layer） │
│ ┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐ │
│ │ SemanticAnalyzer │ │ AIContentGenerator│ │
│ └──────────────────┘ └──────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 硬编码保护层（Structure Layer） │
│ ┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐ │
│ │ ResourceScanner │ │ FormatGuard │ │
│ └──────────────────┘ └──────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
配置文件
配置文件位于 skills/complete_example/config.yaml，包含：
- LLM 配置（provider、model、temperature 等）
- 参数定义（content_density、output_mode 等）
- 运行管理配置（runs_root、retention、backup 等）
- 资源扫描配置
- 内容生成配置
- 格式保护配置
- AI 提示词模板
- 质量评估标准
安全机制
🔒 分层安全保护
Layer 1: 系统文件保护（黑名单）
绝对禁止修改的文件：
main.tex- 项目入口文件extraTex/@config.tex- 格式配置文件@config.tex- 格式配置文件（别名）
保护机制：
- ✅ 黑名单访问控制：任何对系统文件的修改尝试都会被拒绝
- ✅ SHA256 哈希校验：检测文件是否被外部篡改
- ✅ 自动初始化：首次运行时自动生成哈希指纹
# 示例：尝试修改系统文件会抛出异常
try:
skill.generate_content("main.tex", "...")
except SystemFileModificationError as e:
print(e) # 🚨 禁止访问系统文件：main.tex
Layer 2: 章节层级规范（结构保护）
核心规则：不同文件类型使用不同的章节层级
| 文件类型 | 允许的层级 | 禁止的层级 |
|---|---|---|
main.tex |
\section、\subsection |
- |
extraTex/*.tex（input 类） |
\subsubsection、\subsubsubsection |
\section、\subsection |
双层级生成要求：
每个正文类的 input tex 文件必须同时使用两个层级：
generation_requirement:
require_both_levels: true # 必须同时使用两个层级
min_subsubsection: 1 # 每个文件至少 1 个 subsubsection
min_subsubsubsection: 1 # 每个 subsubsection 下至少 1 个 subsubsubsection
示例结构：
\subsubsection{研究背景}
\subsubsubsection{国内研究现状}
...内容...
\subsubsubsection{国外研究现状}
...内容...
\subsubsection{研究意义}
\subsubsubsection{理论意义}
...内容...
\subsubsubsection{实践意义}
...内容...
设计原理：
main.tex作为项目入口，负责顶层结构（section/subsection）input类 tex 文件作为内容模块，使用 subsubsection + subsubsubsection 双层级- 这种分离确保结构清晰、层次丰富、职责明确
检查模式：
enforcement:
enabled: true
mode: "strict" # strict: 拒绝违规 / warn: 警告但允许 / off: 关闭
auto_fix: false # 是否自动修正（建议关闭）
Layer 3: 用户内容文件保护（白名单）
允许编辑的文件模式：
editable_patterns:
- "^extraTex/\\d+\\.\\d+.*\\.tex$" # 1.1.xxx.tex, 2.3.xxx.tex 等
- "^references/reference\\.tex$"
保护机制：
- ✅ 白名单模式匹配：只允许编辑符合正则表达式的文件
- ⚠️ 警告机制：编辑白名单之外的文件会触发警告
Layer 4: 内容安全扫描
格式注入检测：
- 扫描生成内容中的格式关键词（如
\geometry、\setlength） - 自动注释掉危险行（可选）
- 二次验证确保清理成功
黑名单关键词：
format_keywords_blacklist:
- "\\geometry{"
- "\\setlength{"
- "\\definecolor{"
- "\\setCJKfamilyfont"
- "\\setmainfont"
- "\\titleformat{"
- "\\usepackage{"
- "\\documentclass"
格式保护
- 受保护的文件：
extraTex/@config.tex、main.tex等 - 受保护的命令：
\setlength、\geometry、\definecolor等 - 哈希验证：计算关键格式文件的 SHA256 哈希值，防止篡改
- 自动备份：修改前自动备份到
.complete_example/<run_id>/backups/ - 自动回滚：格式保护失败或编译失败时自动回滚
- 访问控制：黑名单 + 白名单双重保护
- 格式注入扫描：自动检测并清理危险的格式指令
编译验证
- 修改文件后自动执行
xelatex编译 - 编译失败则自动回滚
- 编译日志保存在
.complete_example/<run_id>/logs/compile.log
依赖要求
Python 依赖
- anthropic (Claude API)
- openai (OpenAI API)
- PIL (图片元数据提取)
- pyyaml (配置文件解析)
- jinja2 (模板引擎)
LaTeX 依赖
- xelatex (编译引擎)
- ctex (中文支持)
- listings (代码清单)
- graphicx (图片支持)
最佳实践
1. 优先使用预览模式
首次使用时，建议使用 --output-mode preview 查看生成效果：
/complete_example NSFC_Young --output-mode preview
2. 充分利用用户提示
通过 --narrative-hint 指定研究主题，可以获得更符合预期的示例：
/complete_example NSFC_Young --narrative-hint "生成一个关于 XXX 的示例"
3. 选择合适的内容密度
根据章节重要性选择密度：
minimal：快速填充，适合次要章节moderate：平衡选择，适合大多数章节comprehensive：详细示例，适合核心章节
4. 定期清理运行记录
使用 --auto-cleanup 配置自动清理过期运行记录：
run_management:
retention:
max_runs: 50
max_age_days: 30
auto_cleanup: true
故障排除
问题 1：格式被意外修改
原因：AI 生成内容时破坏了格式定义
解决方案：
- 检查
.complete_example/<run_id>/logs/format_check.log - 查看备份文件
.complete_example/<run_id>/backups/ - 手动恢复或调整提示后重试
问题 2：编译失败
原因：生成的 LaTeX 代码有语法错误
解决方案：
- 检查
.complete_example/<run_id>/logs/compile.log - 查看具体错误信息
- 调整 AI 温度参数或修改提示
问题 3：生成质量不理想
原因：AI 理解偏差或温度参数过高
解决方案：
- 使用更明确的
--narrative-hint - 降低
temperature参数 - 使用更强大的 LLM 模型
许可证
与主项目保持一致。
提示：详细的设计文档请参考 plans/v202601071300.md