MiniMax AI cn-literature：中文文献检索与题录整理工作流
目的
把中文文献纳入与英文文献同一套 PaperDocument 产物体系。核心设计原则是 诚实设计：各中文数据库的能力边界差异很大，本技能对每个来源如实说明 "能做什么、不能做什么"，不假装有接口、不绕过平台限制。
各来源能力边界（必须先读再执行）：
- CNKI（知网）：无公开 API。本技能不绕过验证码、不批量抓取。
推荐工作流是"人工检索 + 题录导出 + 脚本解析"：用户在 CNKI 官网检索，
导出 Refworks 或 EndNote 格式题录文件，再用
scripts/parse_refworks.py解析为 PaperDocument。 - 万方：有官方开放平台（
api.wanfangdata.com.cn，按点计费）。 已配置WANFANG_TOKEN环境变量时，可用scripts/wanfang_search.py直接检索；未配置时走与 CNKI 相同的 人工导出流程。 - 维普 / 超星：无可用接口，请用户人工检索后把题录粘贴到会话中， 由你手工整理为 PaperDocument。
前置检查
- 网络可用与否决定不了 CNKI 流程（其核心是本地解析），但万方直接 检索需要网络；离线时只做解析类工作。
- 明确用户手里有什么：是"还没检索"（→ 引导官网检索）、"已有导出 文件"（→ 解析）、还是"已粘贴题录"（→ 手工整理）。
- 检查
scripts/parse_refworks.py与scripts/wanfang_search.py存在；python可用。 - 计算 slug：检索主题规范化（Unicode NFKC 规范化、转小写、去首尾空白、 连续空白折叠为单个空格）后取 sha1 十六进制摘要前 8 位。
操作规程
1. 按来源选择工作流
| 来源 | 工作流 | 说明 |
|---|---|---|
| CNKI | 人工检索 → 导出题录 → parse_refworks.py |
无公开 API，禁止绕过验证码与批量抓取 |
| 万方（已配 WANFANG_TOKEN） | wanfang_search.py 直接检索 |
官方开放平台，按点计费 |
| 万方（未配置 token） | 同 CNKI 人工导出流程 | 先告知配置方法，由用户选择 |
| 维普 / 超星 | 人工检索 → 粘贴题录 → 手工整理 | 无接口 |
2. CNKI 人工导出引导（未检索时给用户的话术要点）
- 在 CNKI 官网用检索主题完成检索并勾选目标文献；
- 选择"导出与分析"→ 导出格式选 Refworks（次选 EndNote）；
- 保存为 UTF-8 编码的
.txt文件，放到工作区； - 把文件路径交给本技能。
如实告知：CNKI 导出的题录是仅元数据（metadata-only），不含全文； 全文需用户凭机构权限自行下载，本技能不代为获取。
3. 解析题录文件
python scripts/parse_refworks.py --input <题录.txt> --format json --origin CNKI
--origin填来源名（CNKI / 万方 / 维普 / 超星），写入每条的source字段，供下游按 guardrail 第 1 条标注[CNKI]、[万方]。- 脚本容错：未知标签跳过、缺字段留 null；解析结果逐条检查 title 是否 为空，空 title 的条目挑出来交用户核对，不静默丢弃。
- EndNote 格式（%0/%T/%A 标签）与 Refworks 格式（RT/T1/A1 标签）结构 类似；本脚本按 Refworks 标签解析，EndNote 导出文件请用户重新导出为 Refworks，或由你手工整理。
4. 万方直接检索（仅已配置 token 时）
python scripts/wanfang_search.py --query "<检索主题>" --limit 20 --format json
- token 从环境变量
WANFANG_TOKEN读取；未配置时脚本输出{"error": {"type": "auth_missing", ...}}，此时回到人工导出流程， 并把配置指引转告用户。 - 接口字段以万方开放平台官方文档为准；上游变更时脚本输出
upstream_changed错误，如实转告用户，不自行猜字段修补结果。
5. 统一 PaperDocument 与标注规则
- 全部来源统一为：
{id, title, authors, year, venue, doi, url, abstract, source, retrieved_at}（source为字符串数组）。 source字段记录来源列表（如["CNKI"]、["万方"]）；写入任何 产物时按包根 CLAUDE.md guardrail 第 1 条在同句标注[CNKI]/[万方]。- 仅有元数据、无全文/无摘要的条目，在落盘 JSON 之外给用户的汇总中 明确标注 metadata-only，下游 literature-survey 引用时不得把 metadata-only 条目当作"已读原文"。
- 中文文献常缺 DOI：id 用
来源:sha1(标题+首作者)前8位形式生成， 保证同批去重稳定。
6. 与英文检索结果合并（可选）
- 若同主题已有 literature-search 的
papers.json，按同一去重规则合并： ① DOI（统一小写、去https://doi.org/前缀）；② 标题模糊匹配 （小写、去标点、折叠空白）。 - 中英文重复条目（同一工作的不同语言版本）一般不算重复，保留两条并 在 manifest 注明疑似同工作对，交用户判断。
7. 落盘
目录 output/cn-literature/<slug>/latest/：
papers.json：PaperDocument 数组；manifest.json：主题、来源与各自条数、工作流类型（parse / api / manual）、metadata-only 条数、errors、执行时间。
输出模板
papers.json
[
{
"id": "CNKI:a1b2c3d4",
"title": "钠离子电池层状氧化物正极材料研究进展",
"authors": ["张三", "李四"],
"year": 2023,
"venue": "电化学",
"doi": null,
"url": null,
"abstract": "钠离子电池因资源丰富……",
"source": ["CNKI"],
"retrieved_at": "2026-08-18T00:00:00+08:00"
}
]
manifest.json
{
"topic": "钠离子电池 正极材料",
"slug": "1a2b3c4d",
"workflow": {"CNKI": "parse", "万方": "api"},
"counts": {"CNKI": 12, "万方": 8},
"metadata_only": 20,
"errors": [{"connector": "wanfang", "type": "auth_missing", "message": "WANFANG_TOKEN 未配置"}],
"executed_at": "2026-08-18T00:00:00+08:00"
}
本技能不做什么
- 不绕过 CNKI 验证码、不批量抓取 CNKI 网页；无公开 API 就只用 "人工检索 + 导出 + 解析"流程。
- 不获取付费墙全文；题录为 metadata-only 时如实标注。
- 不在未配置 WANFANG_TOKEN 时假装能直连万方。
- 不处理维普/超星的自动化检索；只整理用户粘贴的题录。
- 不把"某库未检索到"表述为"该研究不存在"——中文库覆盖各有盲区。
- 不做综述分析（交给 literature-survey）；与英文结果合并后如需核验 引用，交给 citation-verify。
收尾与下一步
- 汇总：各来源条数、metadata-only 条数、走了哪种工作流、失败及原因， 5 行内说明。
- 指向
output/cn-literature/<slug>/latest/papers.json。 - 建议下一步：与 literature-search 结果合并后运行 literature-survey； 或把 metadata-only 条目清单交给用户，由其凭机构权限补全文。
- 若用户在 CNKI 导出环节遇到困难，回到第 2 步话术逐项排查（导出格式 是否选 Refworks、编码是否 UTF-8），不提议任何绕过平台限制的做法。