SciSurvey — Systematic Survey × Sciverse

SciSurvey = Sciverse 专属深度检索 × Systematic Survey 方法论

"Survey 是逛超市把所有商品分类记下来；Review 是测评博主挑三款深度试用告诉你哪个好。SciSurvey 两者皆能，且都有学术严谨性保障。"

快速参数（执行前声明）

在启动综述前，确认以下参数（用户不指定则按领域自动推断）：

用法示例：

• 大语言模型幻觉检测综述 → 自动推断：--type systematic-survey --citation-style ieee
• 抑郁症认知行为疗法综述 --type systematic-review --citation-style apa --format docx
• 元宇宙应用场景调研 --type scoping-review

Survey vs Review：类型选择指南

Survey vs Review 核心判断：

• 问"有哪些方法？各自优缺点？" → systematic-survey
• 问"这领域到哪了？接下来往哪走？" → systematic-review
• 问"这领域边界在哪？有哪些子方向？" → scoping-review

概述

本 skill（SciSurvey）利用 Sciverse MCP 服务器，根据用户主题自动识别学科领域和综述类型，采用领域自适应关键词策略进行系统性文献检索，输出结构化、可投稿级别的学术综述，支持多格式导出和六种国际标准引用格式。

可用 Sciverse 工具

关键元数据字段速查（search_papers 默认返回）

执行流程（8 阶段，全自动）

阶段 0 — Meta-Catalog 确认（每次综述开始前必执行）

目标： 确认字段 schema，避免后续检索参数错误。

mcp__sciverse__list_catalog(include_sample_values=true)

从返回结果中确认：

• language 字段的实际枚举值（如 zh、en、chinese、english）
• publication_venue_type 的枚举值
• access_oa_status 的枚举值
• metadata_type 的枚举值（paper / ebook）

若 list_catalog 返回与预期不同的枚举值，必须用实际值替换后续检索中的过滤条件。

阶段 1 — 领域识别、类型推断与检索策略规划

目标： 识别学科领域，推断综述类型，构建领域自适应的中英双语检索关键词矩阵。

1.1 学科领域识别

根据用户输入的主题关键词，识别所属学科领域（可多选）：

1.2 综述类型自动推断

基于领域代码 + 用户意图，推断 --type：

领域 = CS/AI / EngrPhys  →  --type systematic-survey  （方法多，需分类对比）
领域 = BioMed / PsychSoc →  --type systematic-review  （有RCT/干预，需PRISMA）
领域 = Interdis / 新兴   →  --type scoping-review     （先摸清边界）
领域 = EconMgmt / HumLang →  --type narrative-review  （叙述为主）

用户明确说"全面调研/有哪些方法"  → systematic-survey
用户明确说"深度分析/批判性评价"  → systematic-review
用户明确说"领域地图/摸清边界"    → scoping-review

推断结果须向用户确认，用户可覆盖。

1.3 领域自适应关键词矩阵

核心原则： 不同领域习惯用不同词描述综述文献，检索时必须匹配领域惯例。

CS/AI 领域（systematic-survey 主导）

英文综合词（优先 survey）：
  "[topic] survey"
  "[topic] comprehensive survey"
  "[topic] taxonomy"
  "[topic] overview"
  "[topic] benchmark"
  "survey of [topic]"

英文语义检索组：
  "[core term] methods approaches techniques"
  "[core term] deep learning neural network"
  "[core term] evaluation benchmark dataset"
  "[core term] recent advances 2023 2024 2025"

中文检索组：
  "[核心词]综述"
  "[核心词]方法分类"
  "[核心词]进展"

典型期刊/会议关键词补充：
  NeurIPS / ICLR / ICML / ACL / EMNLP / CVPR / ICCV / ACM Computing Surveys / IEEE TPAMI

医学/生物（systematic-review 主导）

英文综合词（优先 review + PRISMA 词汇）：
  "[topic] systematic review"
  "[topic] meta-analysis"
  "[topic] randomized controlled trial"
  "[topic] clinical trial"
  "[topic] evidence-based"
  "[topic] Cochrane review"

英文语义检索组：
  "[condition] treatment intervention outcomes"
  "[condition] efficacy safety adverse effects"
  "[condition] epidemiology prevalence incidence"
  "PRISMA [topic] inclusion exclusion criteria"

中文检索组：
  "[核心词]系统综述"
  "[核心词]荟萃分析"
  "[核心词]临床研究"
  "[核心词]随机对照试验"

典型期刊关键词：
  Cochrane / NEJM / Lancet / BMJ / JAMA / PubMed / Clinical Trial

心理学/社会科学（systematic-review 主导）

英文综合词：
  "[topic] systematic review"
  "[topic] meta-analysis"
  "[topic] critical review"
  "[topic] scoping review"
  "[topic] literature review"

英文语义检索组：
  "[construct] measurement scale validity reliability"
  "[intervention] effect size Cohen's d"
  "[topic] qualitative quantitative mixed methods"
  "[topic] longitudinal cross-sectional"

中文检索组：
  "[核心词]系统综述"
  "[核心词]实证研究"
  "[核心词]量表测量"

典型期刊关键词：
  Psychological Bulletin / Psychological Review / Annual Review of Psychology

工程/物理（systematic-survey 主导）

英文综合词：
  "[topic] review"
  "[topic] state of the art"
  "[topic] recent progress"
  "[topic] advances"
  "[topic] comprehensive review"

英文语义检索组：
  "[topic] performance comparison experimental"
  "[topic] fabrication synthesis method"
  "[topic] simulation modeling"
  "[topic] application industrial"

经济/管理（narrative-review / scoping-review）

英文综合词：
  "[topic] literature review"
  "[topic] research agenda"
  "[topic] bibliometric analysis"
  "[topic] systematic literature review"

英文语义检索组：
  "[topic] empirical evidence panel data"
  "[topic] theory framework model"
  "[topic] institutional policy"

人文/语言学（narrative-review）

英文综合词：
  "[topic] review"
  "[topic] overview"
  "[topic] critical perspective"
  "[topic] discourse analysis"

英文语义检索组：
  "[topic] corpus analysis text"
  "[topic] historical development evolution"
  "[topic] theoretical framework"

1.4 构建本次综述的实际关键词矩阵

结合 1.3 中对应领域的词组 + 用户主题，生成：

中文语义检索组（3-5 组，根据领域选词）：
  [核心词], [核心词+领域惯用综述词], [核心词+方法/干预/模型], [核心词+评测/效果], [核心词+挑战/展望]

英文语义检索组（4-6 组）：
  [core term + 领域惯用综述词（survey/review/meta-analysis）]
  [core term + method/approach/technique]
  [core term + evaluation/benchmark/experiment]
  [core term + application/clinical/industrial]
  [core term + recent advances + 近2年年份]

meta-search BM25 关键词（精简，1-3 词）：
  [最小化核心词组，不加修饰词]

3. 规划检索轮次（见阶段 2 详述）

阶段 2 — 多策略并行文献检索

目标： 通过语义检索 + meta-search 结构化检索 + 引用链追踪三路并行，覆盖 80+ 篇候选文献。

执行原则： 不同轮次之间尽量并行（在同一 response 中多次调用），节省时间。

2.1 语义检索（英文，agentic-search 路线）

对每组英文关键词，调用：

mcp__sciverse__semantic_search(
  query="\x3C英文关键词组>",
  mode="quality",    # LLM 改写 + 混合检索，最高质量
  top_k=20
)

至少执行 4 组不同角度的英文语义检索（主题/方法/应用/评测各一组）。

返回字段重点记录：doc_id、title、chunk（文摘片段）、score（相关性得分）、offset（用于后续 read_content 定位）。

2.2 语义检索（中文，agentic-search 路线）

mcp__sciverse__semantic_search(
  query="\x3C中文关键词组>",
  mode="quality",
  top_k=15
)

至少执行 3 组中文语义检索。

2.3 结构化 Meta-Search（search_papers 路线）

⚠️ 关键约束：query 与 sort_by_year 互斥 Sciverse 后端不允许 BM25 全文检索（query 参数）与显式年份排序同时使用。 规则：只要传了 query，sort_by_year 必须设为 "none"，否则返回 INVALID_REQUEST。 若需要按年排序，删除 query 参数，改用 filters_advanced 做内容过滤（如 title CONTAINS）。

使用 filters_advanced 覆盖下列 6 类精确检索，每类都能发现语义检索遗漏的文献：

① 高引用量奠基性文献（landmark papers）

mcp__sciverse__search_papers(
  query="\x3C核心英文关键词>",
  year_from=2015,
  sort_by_year="none",          # 不按年排序，让 BM25 相关性主导
  filters_advanced=[
    {"field": "citation_count", "operator": "FILTER_OP_GTE", "value": 200},
    {"field": "metadata_type", "operator": "FILTER_OP_EQ", "value": "paper"}
  ],
  page_size=30
)

② 高 FWCI 高影响力文献（跨领域质量保障）

mcp__sciverse__search_papers(
  query="\x3C核心英文关键词>",
  year_from=2018,
  sort_by_year="none",          # 不按年排序，让 BM25 相关性主导（query + sort_by_year="desc" 会触发 INVALID_REQUEST）
  filters_advanced=[
    {"field": "fwci", "operator": "FILTER_OP_GTE", "value": 2.0},
    {"field": "influential_citation_count", "operator": "FILTER_OP_GTE", "value": 1}
  ],
  page_size=20
)

③ 国内中文文献（language 过滤）

mcp__sciverse__search_papers(
  query="\x3C核心关键词（可中英文）>",
  year_from=2018,
  sort_by_year="none",          # 不按年排序，让 BM25 相关性主导
  filters_advanced=[
    {"field": "language", "operator": "FILTER_OP_IN", "value": ["zh", "chinese"]}
  ],
  page_size=30
)

若中文文献不足，补充用 publication_published_country CONTAINS "China" 过滤

④ 中国机构英文发表文献（补充国内研究）

mcp__sciverse__search_papers(
  query="\x3C核心英文关键词>",
  year_from=2019,
  sort_by_year="none",          # 不按年排序，让 BM25 相关性主导
  filters_advanced=[
    {"field": "publication_published_country", "operator": "FILTER_OP_CONTAINS", "value": "China"},
    {"field": "language", "operator": "FILTER_OP_EQ", "value": "en"}
  ],
  page_size=20
)

⑤ 最新前沿文献（近 2 年）

mcp__sciverse__search_papers(
  query="\x3C核心关键词>",
  year_from=\x3Ccurrent_year - 2>,
  sort_by_year="none",          # 不按年排序，让 BM25 相关性主导
  filters_advanced=[
    {"field": "citation_count", "operator": "FILTER_OP_GTE", "value": 3}
  ],
  page_size=25
)

⑥ 开放获取文献（优先可读全文）

mcp__sciverse__search_papers(
  query="\x3C核心英文关键词>",
  year_from=2020,
  sort_by_year="none",          # 不按年排序，让 BM25 相关性主导
  filters_advanced=[
    {"field": "access_is_oa", "operator": "FILTER_OP_EQ", "value": "true"},
    {"field": "citation_count", "operator": "FILTER_OP_GTE", "value": 20}
  ],
  page_size=20
)

2.4 引用链追踪（citation graph expansion）

目标： 从高质量文献的 references 和 related_works 字段出发，发现关键词检索遗漏的奠基性文献。

步骤：

1. 从阶段 2.1-2.3 的结果中，选取 citation_count 最高的 Top-10 文献
2. 提取它们的 references 列表（doc_id 数组），合并去重，统计每个 doc_id 出现频次
3. 出现频次 ≥ 3 的 doc_id 为高度被引用的奠基论文，通过 search_papers 获取其元数据：

mcp__sciverse__search_papers(
  filters_advanced=[
    {"field": "doc_id", "operator": "FILTER_OP_IN", "value": ["\x3Cdoc_id_1>", "\x3Cdoc_id_2>", ...]}
  ],
  page_size=20
)

4. 同理处理 related_works 字段，扩展相关文献图谱

说明： 引用链追踪是发现综述领域奠基性论文（通常年代较早、引用极高）的最可靠方法，弥补关键词检索对经典文献的系统性遗漏。

2.5 记录检索过程（PRISMA 方法学）

维护内部检索记录表：

阶段 3 — 质量过滤、去重与分类

目标： 从 80+ 候选文献中筛选出 40-60 篇高质量、无重复文献，并正确分层为国内/国际。

3.1 去重（按 doc_id）

• 以 doc_id 为主键去重；重复文献保留元数据最完整的记录
• 合并同文献不同检索路径的信息（如 semantic_search 的 chunk 片段 + search_papers 的完整元数据）

3.2 质量评分

每篇文献综合以下指标计算质量得分，用于优先级排序：

年龄调整引用量阈值（最低纳入线，可动态降低保证覆盖度）：

若高阈值后文献总量 \x3C 20 篇，适当降低阈值并在综述方法节说明。

3.3 国内/国际分类（三重判断逻辑）

按优先级依次判断：

1. language 字段 = zh/chinese → 国内文献
2. publication_published_country 字段 包含 China/People's Republic of China → 国内文献（含中国机构英文发表）
3. author 字段中存在中文姓名 或 所属机构含中国机构关键词（北京大学/清华/中科院/Peking/Tsinghua/CAS 等） → 国内文献

满足任一条件即归为国内文献；三者均不满足则为国际文献。

目标分布：

• 国内文献：15-25 篇
• 国际文献：25-40 篇
• 总计：40-60 篇

阶段 4 — 深度元数据提取与全文读取

目标： 充分利用默认返回的丰富元数据，并对高优先级文献进行全文精读。

4.1 元数据深度提取

对所有纳入文献，从 search_papers 返回结果中系统提取：

【元数据卡片】
doc_id：
标题（title）：
作者（author，前 3 位）：
发表年份（publication_published_year）：
期刊/会议（publication_venue_name）：
载体类型（publication_venue_type）：
语言（language）：
发表国家（publication_published_country）：
关键词（keywords）：
DOI（doi）：
被引量（citation_count）：
高影响被引（influential_citation_count）：
FWCI（fwci）：
同年被引百分位（cited_by_percentile_year.max）：
开放获取（access_is_oa / access_oa_url）：
引用文献数（reference_count）：
本文引用列表（references，前 10 个 doc_id）：   ← 用于引用链追踪
相关工作列表（related_works，前 10 个 doc_id）：  ← 用于相关文献扩展

4.2 选取精读文献（全文 read_content）

精读优先级：

1. influential_citation_count > 0 的所有文献（里程碑论文，必读）
2. fwci > 3.0 的顶尖影响力文献
3. 按 cited_by_percentile_year.max 降序，国内 Top-12、国际 Top-18

OA 优先策略：

• 优先选取 access_is_oa = "true" 的文献进行全文读取（可获取完整正文）
• 非 OA 文献通过 read_content 尝试读取（可能仅有摘要/已收录内容）

doc_id 格式与全文可读性：

• 哈希格式 doc_id（如 c5568f8a703c...）：来自 semantic_search 返回，Sciverse 已建立全文索引，read_content 成功率高 → 优先精读
• DOI 格式 doc_id（如 paper:10.1007/s10639-024-12949-9）：来自 search_papers 返回，全文爬取覆盖率不完整，read_content 可能返回 502 → 降低优先级
• 精读候选列表中，哈希格式 doc_id 排在 DOI 格式 doc_id 之前

retrieve_content_failed（502）快速跳过规则：

• read_content 返回 502 → 立即标记该文献为"仅摘要"，不重试，继续处理下一篇
• 仅摘要文献的处理见 4.4 精读卡片顶部注释要求：写作时不引用任何具体数字

4.3 全文读取策略

# 第一段：最大字节读取（含摘要、引言、方法核心段落）
mcp__sciverse__read_content(
  doc_id="\x3Cdoc_id>",
  offset=0,
  limit=16384   # 使用最大限制，获取尽可能多的内容
)

# 若 more=true，继续读取关键章节（结论/实验/讨论）
mcp__sciverse__read_content(
  doc_id="\x3Cdoc_id>",
  offset=\x3Cnext_offset>,  # 使用上一次返回的 next_offset
  limit=16384
)

# 若 more 仍为 true，读取最后章节（结论/参考文献附近）
mcp__sciverse__read_content(
  doc_id="\x3Cdoc_id>",
  offset=\x3Cnext_offset>,
  limit=8192
)

对于精读文献，至少读取前两段（前 32768 字节），确保覆盖摘要、引言、主要方法章节。

4.4 全文信息提取模板

【文献精读卡片】
doc_id：                              ← 必填，用于后续证据映射
标题（来自 title 字段，原文）：
作者（来自 author 字段，前 3 位）：    ← 只写元数据实际返回的名字，不推测
通讯作者机构（来自全文或摘要）：
发表年/期刊：
卷/期/页码（来自 publication_venue_biblio_* 字段或全文）：
citation_count / fwci / influential_citation_count：
cited_by_percentile_year.max：
DOI（来自 doi 字段，原文）：
---
研究问题：（全文中提取的原始问题描述，加引号标注原文出处段落）
核心方法名称：（从全文确认的正式方法名，注意区分缩写与全称）
核心方法描述：（2-3句，来自方法章节，非摘要推测）
主要实验结果（含5要素）：
  指标名称：
  数据集名称：
  对比基线（baseline model）：
  本方法结果：
  提升幅度：
  → 全文原文位置（offset 范围）：
数据集/基准（名称 + 规模）：
作者自述局限性（原文引用）：
模型访问类型：□ 黑盒（无内部访问）□ 白盒（需 logits/hidden states）□ 灰盒（仅需解码）
训练要求：□ 无需训练 □ 推理时调整 □ 需微调 □ 需完整训练
计算成本估计（作者报告或可推断）：
与综述主题的关联维度：

严格约束： 精读卡片中的所有字段必须来自 read_content 实际返回的文本，或元数据字段的原文。禁止从文献标题/摘要推测方法细节、实验数据、作者机构。若全文不可读（read_content 返回空或极少），在卡片顶部注明"仅摘要"，并将该文献在综述正文中的描述严格限制在摘要范围内，不引用任何数字。

阶段 4.5 — 引用证据映射（Citation Evidence Mapping）⚠️ 必执行

目标： 为每一条将写入综述正文的 claim（特别是：方法名、作者归属、实验数字）建立显式的文献证据记录，阻断"合理推测"式写作。

4.5.1 建立证据映射表

在开始写作（阶段 6）之前，逐篇构建证据映射：

【证据映射表】（每条正文 claim 一行）

| 拟写的 claim（正文中要说的话） | 对应 doc_id | 证据来源 | 全文原文节选（20-50字） | 证据可信度 |
|-------------------------------|------------|---------|------------------------|-----------|
| "X 等提出 Y 方法，在 Z 数据集上提升了 N%" | doc_xxx | read_content offset=A | "...原文..." | 高/中/低 |
| "A 方法适用于黑盒模型" | doc_yyy | 摘要/方法章节 | "...原文..." | 高/中/低 |

证据可信度判定规则：

• 高：claim 在全文方法章节或实验章节有直接文本支撑（read_content 读到）
• 中：claim 仅有摘要支撑，或需要轻微解释才能对应
• 低：claim 来自标题/关键词推测，无全文证据

写作规则： 证据可信度为"低"的 claim 不得写入正文；为"中"的 claim 须降级为"据摘要描述"并注明不确定性，不得引用具体数字。

4.5.2 方法归属验证清单

在综述中首次提及某方法时，必须完成以下核查：

□ 方法名（缩写/全称）与 read_content 中一致？
□ 作者姓名与 author 字段一致（不是从标题/其他文献推测的）？
□ 该方法确实在这篇论文中"提出"，而非只是被引用？
□ 若引用实验数字（N%），已确认：指标名 / 数据集名 / baseline 模型名 / 原文段落？
□ 若描述适用场景（黑盒/白盒/成本），有全文依据或有合理推断说明？

任一项未通过 → 暂停写作，补充 read_content → 重新填写精读卡片后再写。

4.5.3 数字引用五要素规则

综述正文中出现任何百分比、分数、排名等数字时，必须同时标注五要素（可内嵌于括号中）：

格式：[数字]（指标：[M]；数据集：[D]；对比基线：[B]；来源：[参考文献号]）

例：

• ✅ "DoLa 在 TruthfulQA MC1 子集上达到 57.2%（指标：准确率；数据集：TruthfulQA；对比基线：LLaMA-7B 标准解码；来源：[11]）"
• ❌ "DoLa 将 LLaMA 的准确率提升了约 12%"（缺指标、数据集、基线，不可写入）

若五要素不完整，删除该数字，改为定性描述（"显著提升"、"作者报告有所改善"）并注明原因。

阶段 5 — 主题聚类与综合分析

目标： 以主题而非文献为轴心，整合元数据统计与内容分析，识别国内外差异，并构建技术演进图谱。

5.0 技术演进图谱构建（必执行，放入第 3 节）

目标： 为初学者提供该领域从萌芽到当前的全局视野，以时间轴可视化呈现关键转折点。

构建步骤：

1. 从所有纳入文献的元数据和全文中，提取以下类型的里程碑事件：

   • 领域奠基/提出核心概念的论文（influential_citation_count > 0 优先）
   • 代表性方法/模型首次提出
   • 重要基准数据集发布
   • 标志性综述/调研出版
   • 近 2 年的突破性进展（高 fwci）

2. 按 publication_published_year 排列，每年选取 1-3 个最关键事件，控制总节点数在 10-20 个。

3. 用 Mermaid timeline 语法生成图谱（Markdown 原生支持，无需额外工具）：

timeline
    title [领域名称]技术演进（[起始年]—[结束年]）
    [年份] : [里程碑事件 1]
            : [里程碑事件 2（可选）]
    [年份] : [里程碑事件]
    ...
    [当前年] : [最新进展 1]
              : [最新进展 2]

4. 每个里程碑节点必须对应纳入文献列表中的具体文献（在节点描述后括注参考文献编号），若对应文献不在列表中则不列入图谱。

5. 在图谱下方附"关键转折点注释表"：

演进图谱放置位置：

• systematic-survey → 放在第 3 节"技术演进图谱"
• systematic-review → 放在第 2 节"领域发展脉络"开头
• scoping-review → 放在第 3 节"领域全景图"中

5.1 元数据统计分析（量化视角）

在聚类前，先从元数据角度生成量化描述：

• 年份分布：按 publication_published_year 统计，绘制趋势（是否加速增长？）
• 期刊/会议分布：按 publication_venue_name 统计 Top-10 发表载体
• 语言/国家分布：量化国内（中文 + 中国机构英文）vs. 国际比例
• 高影响文献：influential_citation_count > 0 的文献列表及所属主题
• 关键词共现：从所有文献的 keywords 字段提取高频词（出现 ≥ 3 次的词），作为主题聚类的初始依据

5.2 主题聚类（3-7 个主题）

基于关键词共现分析 + 全文内容，归纳研究主题：

典型维度（根据实际研究领域调整）：

• 理论/分类框架：定义、分类、成因分析
• 方法/技术路线：核心算法、模型架构、技术创新
• 评测/基准体系：数据集构建、评估指标、对比实验
• 应用/垂直场景：特定领域落地
• 新兴前沿：近 2 年高 fwci 文献集中的新方向

5.3 国内外对比矩阵

5.4 研究空白识别

基于以下信号识别：

• 高被引文献的"未来工作"段落（全文提取）
• references 交叉分析：多篇文献共同引用但本次检索未纳入的论文（补充检索）
• 关键词矩阵中无文献覆盖的子方向

阶段 6 — 综述写作

目标： 根据 --type 参数选择对应结构模板，生成完整、规范的学术综述。

6.0 按 --type 选择输出结构

--type systematic-survey  → 使用 6.1A 结构（分类-方法-对比表）
--type systematic-review  → 使用 6.1B 结构（PRISMA-争论-批判分析）
--type scoping-review     → 使用 6.1C 结构（边界-分布-空白图）
--type narrative-review   → 使用 6.1A 简化版（无严格 PRISMA）

6.1A Systematic Survey 结构（CS/AI/工程，普查式分类）

回答"有哪些方法？各自优缺点是什么？" 标志：技术演进图谱 + 分类体系（Taxonomy）+ 横向比较表 读者视角：面向进入该领域的科研人员，让他们快速建立全局认知

# [研究方向]综述：[副标题]

## 摘要（400-600字：背景、核心发现、分类框架、主要结论、趋势展望）
**关键词：**

## 1. 引言
### 1.1 研究背景与重要性
（回答"这个领域为什么重要？解决什么问题？"——让初学者立刻理解价值）
### 1.2 本综述的范围与结构

## 2. 领域概念框架
### 2.1 核心概念与定义
（给出该领域必须掌握的 3-5 个核心概念，每个配简洁定义和关键文献）
### 2.2 分类体系（Taxonomy）
（用 Mermaid 图或缩进列表呈现方法分类框架；引用高被引综述建立框架）

```mermaid
graph TD
    A[[领域名称]] --> B[一级分类A]
    A --> C[一级分类B]
    A --> D[一级分类C]
    B --> B1[子类 A1]
    B --> B2[子类 A2]
    C --> C1[子类 B1]
    C --> C2[子类 B2]

3. 技术演进图谱

（从 Phase 5.0 输出的 Mermaid timeline + 关键转折点注释表） （让读者在 5 分钟内看懂该领域从哪里来、到了哪里、往哪里去）

4. [类别A]：[最重要的子方向]

（面向读者：先用 1-2 段概述该类别解决什么问题、核心思路是什么）

4.1 代表性方法

（国内外代表性工作混排，按方法逻辑而非国籍分组；每种方法说明：原理/适用场景/优缺点）

4.2 本类别横向比较

| 方法 | 提出者/年 | 模型访问 | 训练要求 | 适用场景 | 核心优势 | 主要局限 | 代表结果 |

5. [类别B]：...

（同 4 节结构）

6. [类别C]：...

7. 全局对比分析

7.1 跨类别方法横向比较矩阵

（所有方法按关键维度对比，便于读者选型）

7.2 国内外研究格局对比

| 维度 | 国内研究特点 | 国际研究特点 | 互补机会 |

8. 研究趋势与前沿方向

（基于近 2 年高 fwci 文献，提炼 3-5 个趋势；每条趋势附具体文献支撑）

9. 开放挑战与未来展望

（未解决的核心问题 + 建议研究方向，3-5 点）

10. 结论

参考文献

附录 A：文献检索方法

（见 6.1 公共附录模板）

附录 B：文献统计摘要与质量自评

（见 Phase 8.4 模板）

---

#### 6.1B Systematic Review 结构（医学/心理/社科，批判性评价）

> 回答"**这个领域到哪了？哪些结论可信？接下来往哪走？**"
> 标志：领域发展脉络（含演进图谱）+ 核心争论 + 批判性分析
> 读者视角：**面向科研人员**，优先呈现发现与判断，检索方法移至附录

[研究方向]系统综述：[副标题]

摘要（结构化：背景 / 研究问题 / 主要发现 / 结论与建议，各 60-100 字）

关键词：

1. 引言

1.1 研究背景与重要性

（回答"这个问题为什么值得系统综述？当前实践痛点是什么？"）

1.2 研究问题（PICO 框架）

• P（研究对象）：
• I（干预/暴露）：
• C（对照条件）：
• O（结局指标）：

1.3 本综述的范围与局限说明

2. 领域发展脉络

（让读者先建立历史感，再进入具体证据）

2.1 技术/理论演进图谱

（Phase 5.0 输出的 Mermaid timeline：奠基理论 → 方法突破 → 当前主流范式）

2.2 各阶段特征概述

（每个时期 1-2 段，说明核心转变是什么、哪些研究是里程碑）

3. [主题A] — 研究证据综合

（先总述该主题研究现状，再按证据质量和结论一致性组织）

3.1 主要发现

3.2 证据强度小结（表格）

| 研究 | 设计类型 | 样本量 | 核心结论 | 偏倚风险 |

4. [主题B] — 研究证据综合

（同第 3 节结构）

5. 核心争论点（Key Debates）

（每条争论：正方证据 [n][n] → 反方证据 [n][n] → 综合判断）

6. 批判性分析

6.1 证据质量整体评估

6.2 方法论局限

6.3 发表偏倚风险评估

7. 未来研究方向

（基于证据空白 + 方法局限，提出具体可操作的研究问题，3-5 条）

8. 结论

参考文献

附录 A：文献检索与筛选方法

（PRISMA 流程、检索策略、纳入/排除标准——见 6.1 公共附录模板）

附录 B：纳入文献质量评估与统计

（见 Phase 8.4 模板）

---

#### 6.1C Scoping Review 结构（新兴/交叉领域，边界探索）

> 回答"**这个领域的边界在哪？涉及哪些维度？还有哪些没被研究过？**"
> 读者视角：**面向想进入新领域的科研人员**，提供地图式全景认知

[研究方向]范围综述：[副标题]

摘要（背景 / 范围界定 / 主要发现 / 研究机会）

1. 引言

1.1 为什么需要范围综述（领域新兴/边界模糊的依据）

1.2 综述范围界定

2. 领域全景图

2.1 领域演进轨迹

（Mermaid timeline：从哪些母领域交汇而来，重要时间节点）

2.2 研究规模与分布

（年份分布图/表；地区分布；发表载体分布）

3. 研究维度地图

（有哪些子方向/研究角度——用 Mermaid graph 或表格呈现维度结构）

4. 跨学科关联

（与哪些领域交叉？每个交叉方向的代表性研究是什么？）

5. 研究空白地图

（哪些维度几乎没有研究？用表格呈现"已探索 vs. 待探索"） | 维度 | 当前研究密度 | 代表文献 | 空白点描述 |

6. 未来研究机会

（可以进一步做 Systematic Review 或实验研究的具体方向，3-5 条）

7. 结论

参考文献

附录 A：文献检索与筛选方法

（见 6.1 公共附录模板）

附录 B：文献统计摘要

（见 Phase 8.4 模板）

---

#### 6.1 公共附录模板：文献检索说明（所有类型通用，置于附录 A）

> **位置说明：** 此内容不出现在正文中，统一放入**附录 A**。面向需要复现检索过程的读者（编辑审稿、同行复现）提供，不影响正文的读者体验。

附录 A：文献检索与筛选方法

A.1 检索数据库

Sciverse 学术数据库（多源聚合，覆盖 arXiv、ACL Anthology、PubMed、IEEE Xplore 等； 检索执行日期：[YYYY-MM-DD]）。

A.2 检索策略

语义检索关键词组（quality 模式）：

• EN-1: "[实际查询串 1]"
• EN-2: "[实际查询串 2]"
• ZH-1: "[中文查询串 1]" （逐一列出实际使用的所有查询串）

结构化 meta-search 过滤条件：

• ① 高引奠基文献：citation_count≥[N], year≥[Y]
• ② 高 FWCI：fwci≥2.0, influential_citation_count≥1
• ③ 国内中文：language IN ["zh","chinese"]
• ④ 中国机构英文：country CONTAINS "China", language=en
• ⑤ 最新前沿：year≥[current-2], citation_count≥3
• ⑥ 开放获取：access_is_oa=true, citation_count≥20

引用链追踪： 从 Top-[N] 高引文献 references 字段提取高频 doc_id（出现≥3次）

A.3 纳入/排除标准

A.4 PRISMA 筛选流程

年份跨度：[起始年]—[结束年]；中位发表年：[年份]

---

#### 6.1D Narrative Review 结构（经验综述/教学概览）

> 面向**需要快速了解一个领域全貌**的读者，风格更轻松，无严格 PRISMA

[研究方向]综述：[副标题]

摘要（背景 / 主要发现 / 实践建议）

1. 引言

1.1 为什么关注这个话题

1.2 本综述的覆盖范围

2. 领域发展脉络

（Mermaid timeline：关键事件和转折点）

3. 核心概念与框架

（定义 + 分类，引用高被引综述建立框架）

4. [主题A]研究进展

（国内外混排；每段 2-4 篇文献支撑；禁止逐篇罗列）

5. [主题B]研究进展

6. 综合讨论与对比分析

（含 5 维度对比矩阵：国内 vs. 国际研究特征）

7. 趋势与未来展望

8. 结论

参考文献

附录 A：文献检索说明

（见 6.1 公共附录模板）

附录 B：文献统计摘要

（见 Phase 8.4 模板）

#### 6.2 写作规范

- **读者优先原则：** 正文面向"需要看综述的科研人员"——先给全局视野（演进图谱），再给分类框架，最后给方法细节。检索过程、PRISMA 流程等方法论内容**统一放入附录**，不出现在正文各节。
- **演进图谱必须存在：** 每篇综述正文必须包含至少一个 Mermaid 可视化图（timeline 或 graph），且所有节点必须对应纳入文献列表中的实际文献。图谱节点 10-20 个，聚焦关键转折点而非罗列所有文献。
- **语言：** 客观学术中文；英文文献保留原英文标题，中文描述内容
- **引用格式：** 正文上标 [n] 或 (作者, 年份)；文末 GB/T 7714-2015
- **段落密度：** 每段 150-250 字，包含 2-4 篇文献支撑；**禁止逐篇罗列式**（"A 研究了…；B 研究了…"）
- **量化支撑：** 引用数字必须满足"四.五.三"五要素规则；不满足条件的数字一律删除，改为定性描述
- **正文长度：** 5000-10000 字（根据文献量调整）；附录不计入此字数
- **批判性视角：** 每个方法子章节必须包含以下判断（来自全文证据或合理推断）：
  - 该方法适用于黑盒还是白盒模型？
  - 是否需要额外训练？计算成本如何？
  - 该方法在哪些 benchmark 有效，在哪些场景可能失效？
  - 与同类方法相比的核心优缺点？

#### 6.2.1 技术方法比较表（方法类章节必须包含）

在介绍技术方法的章节（检测方法、缓解方法等），除正文描述外，**必须附一张方法横向比较表**：

```markdown
| 方法名 | 提出者/年份 | 模型访问类型 | 训练要求 | 适用场景 | 核心优点 | 主要局限 | 代表性结果 |
|--------|-----------|------------|---------|---------|---------|---------|-----------|
| SelfCheckGPT | Manakul 2023 | 黑盒 | 无需训练 | 通用生成 | 无需标注数据，即插即用 | 多次采样成本高，不适合低延迟场景 | BERTScore 0.64（WikiBio） |
| DoLa | Chuang 2024 | 灰盒（需 logits） | 无需训练 | 解码阶段 | 零额外参数，直接改善 | 需访问层级 logits，不适用 API 模型 | TruthfulQA MC1 57.2%（LLaMA-7B） |

表格规则：

• "模型访问类型"只填：黑盒 / 灰盒（需 logits/tokens）/ 白盒（需 hidden states）
• "训练要求"只填：无需训练 / 推理时调整 / 需微调 / 需完整预训练
• "代表性结果"必须包含指标名 + 数据集名，来自证据映射表；无法填写则标注"[全文未报告]"
• 同一类别（检测/缓解/基准）的所有方法必须出现在同一张表中，不允许分散

6.3 参考文献格式模板（按 --citation-style 选择）

根据用户声明的 --citation-style 参数选择对应格式模板。所有字段来自 Sciverse 元数据，不编造；缺失字段注明 [信息不完整]。

6.3.1 GB/T 7714-2015（--citation-style gbt，默认中文综述）

# 期刊论文（中文）
[n] 作者1, 作者2, 作者3. 题名[J]. 刊名, 年份, 卷(期): 起止页码. DOI.

# 期刊论文（英文）
[n] AUTHOR1 A B, AUTHOR2 C D. Title[J]. Journal Name, Year, Vol(Issue): Pages. DOI.

# 会议论文
[n] 作者. 题名[C]//会议名称全称. 出版地: 出版者, 年份: 起止页码.

# 预印本（arXiv）
[n] AUTHOR1 A. Title[EB/OL]. arXiv preprint arXiv:XXXX.XXXXX, Year.
    https://arxiv.org/abs/XXXX.XXXXX.

6.3.2 APA 7th Edition（--citation-style apa，默认英文综述）

# 期刊论文
[n] Author, A. B., & Author, C. D. (Year). Title of article. Journal Name, Vol(Issue),
    Pages. https://doi.org/xxx

# 会议论文
[n] Author, A. B. (Year). Title of paper. In A. Editor (Ed.), Proceedings title
    (pp. X–XX). Publisher. https://doi.org/xxx

# 预印本（arXiv）
[n] Author, A. B. (Year). Title. arXiv. https://arxiv.org/abs/XXXX.XXXXX

APA 7th 正文引用格式：(Author, Year) 或 Author (Year)

6.3.3 IEEE（--citation-style ieee，工程/计算机领域推荐）

# 期刊论文
[n] A. B. Author and C. D. Author, "Title of article," Abbrev. Journal Name,
    vol. X, no. Y, pp. X–XX, Mon. Year, doi: 10.xxxx/xxxxx.

# 会议论文
[n] A. B. Author, "Title of paper," in Proc. Conf. Name Abbrev., City, Country,
    Year, pp. X–XX, doi: 10.xxxx/xxxxx.

# 预印本（arXiv）
[n] A. B. Author, "Title," arXiv:XXXX.XXXXX [cs.XX], Year.
    [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/XXXX.XXXXX

IEEE 正文引用格式：上标数字 [n]，按首次引用顺序编号

6.3.4 Vancouver（--citation-style vancouver，医学/生命科学推荐）

# 期刊论文
n. Author AB, Author CD. Title of article. Journal Abbrev. Year;Vol(Issue):Pages.
   doi:10.xxxx/xxxxx.

# 会议论文
n. Author AB. Title. In: Editor AB, editor. Conference Name; Year Month Day-Day;
   City, Country. Place: Publisher; Year. p. X-XX.

# 预印本（arXiv）
n. Author AB. Title [Preprint]. arXiv. Year [cited YYYY Mon DD].
   Available from: https://arxiv.org/abs/XXXX.XXXXX

Vancouver 正文引用格式：上标数字 (n) 或 [n]，按首次引用顺序编号

6.3.5 Chicago Author-Date（--citation-style chicago，人文/社科推荐）

# 期刊论文（参考文献列表）
Author, First, and Second Author. Year. "Title of Article." Journal Name Vol (Issue): Pages.
https://doi.org/xxx.

# 会议论文
Author, First. Year. "Title of Paper." In Conference Name, edited by A. Editor, X–XX.
Publisher. https://doi.org/xxx.

# 预印本（arXiv）
Author, First. Year. "Title." Preprint, submitted Month Day. https://arxiv.org/abs/XXXX.XXXXX.

Chicago 正文引用格式：(Author Year) 或 (Author Year, Page)

6.3.6 MLA 9th Edition（--citation-style mla）

# 期刊论文
Author, First, and Second Author. "Title of Article." Journal Name, vol. X, no. Y,
Year, pp. X–XX, https://doi.org/xxx.

# 会议论文
Author, First. "Title of Paper." Conference Name, edited by A. Editor,
Publisher, Year, pp. X–XX.

# 预印本（arXiv）
Author, First. "Title." ArXiv, Year, https://arxiv.org/abs/XXXX.XXXXX.

MLA 正文引用格式：(Author Page) 或 (Author)（无页码时）

格式选择建议：

• 中文期刊投稿 / 学位论文 → gbt
• 社会科学 / 心理学 → apa
• 计算机 / 电子工程 → ieee
• 医学 / 临床研究 → vancouver
• 历史 / 文学 / 人文 → chicago
• 语言文学 / 英语类期刊 → mla

阶段 7 — 引用完整性门控 + 质量自评

7.0 引用完整性门控（写作完成后，输出前必须执行）⚠️ 阻塞性检查

此步骤不通过，禁止输出综述正文。

检查 A：数量一致性

□ 统计正文中所有 [n] 编号，获得编号集合 S_text
□ 统计参考文献列表中的条目，获得编号集合 S_ref
□ 验证 S_text == S_ref（无遗漏、无多余）
□ 验证正文中使用的最大编号 == 参考文献条目总数

不一致 → 立即修正，不允许发出。

检查 B：方法归属抽样核验（至少验证正文中 30% 的方法引用）

对每条抽查项，核对：

正文写法：「[作者姓氏] 等提出 [方法名]（[参考文献号]）」
↓ 核对
参考文献 [n]：标题是 "[实际标题]"，作者首位是 "[实际作者]"
↓ 核对
证据映射表 doc_id=[xxx]：read_content 确认该论文提出了 [方法名]？ □ 是 □ 否

发现不一致（如：引用的论文实际不是提出该方法的文章）→ 必须：

1. 通过 read_content 重新确认正确的 doc_id
2. 修正正文归属描述
3. 更新参考文献条目
4. 不允许保留错配，哪怕已知"大意相近"

检查 C：数字溯源抽查（抽查 100% 的百分比/倍数数字）

对正文中每一个出现的定量数字（如 "57.2%"、"提升 12 个百分点"）：

□ 在证据映射表中找到对应条目
□ 五要素（指标/数据集/基线/结果/参考文献号）完整？
□ 若不完整 → 删除该数字，改为定性描述

检查 D：国内外声明量化核验

综述中若出现"国内研究主要集中于…""国际研究的特点是…"等归纳性论断：

□ 每条归纳至少有 3 篇文献具体支撑（在括号内列出文献号）？
□ 若无具体文献支撑 → 改写为"初步观察"或删除

7.1 质量自评（六维，各 10 分）

完成门控检查并修正后，进行自评：

总分 ≥ 78：输出
总分 60-77：针对低分维度修订后输出（若引用准确性 \x3C 7，必须重做门控检查）
总分 \x3C 60：返回阶段 2 补充检索，重写低质量部分

特别规则： 若"引用准确性"维度得分 \x3C 6，无论总分多高，必须重做阶段 4.5 和 7.0，不得发出综述。

阶段 8 — 多格式输出与最终交付

8.1 第一步：写入 Markdown 源文件（所有格式的基础）

综述正文始终先写入 Markdown 文件（\x3Ctopic>-review.md），作为后续转换的唯一来源：

# 保存到工作目录
# 文件名格式：\x3C主题关键词>-review.md，如 llm-hallucination-review.md

8.2 第二步：按 --format 参数转换输出

Markdown（默认，无需转换）

直接输出 \x3Ctopic>-review.md
附带 \x3Ctopic>-review-bibliography.bib（若 citation-style=ieee/apa/vancouver/chicago/mla）

LaTeX（--format latex）

生成可直接编译的 .tex 文件：

% \x3Ctopic>-review.tex 模板头部
\documentclass[12pt]{article}          % 默认；IEEE 格式改用 IEEEtran
\usepackage[UTF8]{ctex}                % 含中文时使用，xelatex 编译
\usepackage{hyperref}
\usepackage{natbib}                    % apa/chicago/mla；IEEE 改用 \usepackage{cite}
\usepackage{booktabs}                  % 方法比较表
\usepackage{longtable}

% 文档类选择规则：
% --citation-style ieee  → \documentclass{IEEEtran} + \usepackage{cite}
% --citation-style apa   → \documentclass{article}  + \usepackage{natbib} (apalike)
% --citation-style gbt   → \documentclass{article}  + \usepackage{gbt7714}
% 其他                   → \documentclass{article}  + \usepackage{natbib}

\bibliographystyle{\x3Cstyle>}  % gbt7714/apalike/IEEEtran/vancouver/chicago/mla
\begin{document}
% ... 正文（Markdown 转 LaTeX）...
\bibliography{\x3Ctopic>-review}
\end{document}

同时生成 \x3Ctopic>-review.bib（BibTeX 格式，从 Sciverse 元数据字段构建）：

@article{AuthorYearKeyword,
  author    = {Author, First and Author, Second},
  title     = {Title from metadata title field},
  journal   = {publication_venue_name},
  year      = {publication_published_year},
  volume    = {publication_venue_biblio_volume},
  number    = {publication_venue_biblio_issue},
  pages     = {publication_venue_biblio_pages},
  doi       = {doi field},
  url       = {access_oa_url or locations[0]}
}

@inproceedings{AuthorYearKeyword,
  author    = {...},
  title     = {...},
  booktitle = {publication_venue_name},
  year      = {...},
  pages     = {...},
  doi       = {...}
}

若 publication_venue_biblio_volume/issue/pages 字段为空，在 BibTeX 中省略该字段（不编造），并在字段末尾注释 % [元数据缺失]。

检测 pdflatex/xelatex 是否可用，若可用则自动编译：

# 检测可用编译器
which xelatex 2>/dev/null && COMPILER=xelatex || which pdflatex 2>/dev/null && COMPILER=pdflatex

# 含中文时必须用 xelatex
$COMPILER \x3Ctopic>-review.tex
bibtex \x3Ctopic>-review
$COMPILER \x3Ctopic>-review.tex
$COMPILER \x3Ctopic>-review.tex   # 两遍确保引用正确

若编译器不可用，仅交付 .tex + .bib 源文件，告知用户本地编译命令。

DOCX（--format docx）

检测 Pandoc 是否可用：

which pandoc 2>/dev/null

若可用，从 Markdown 转换：

# 基础转换
pandoc \x3Ctopic>-review.md \
  --from markdown \
  --to docx \
  --reference-doc ~/.claude/skills/sciverse-review/templates/reference.docx \
  --bibliography \x3Ctopic>-review.bib \
  --csl ~/.claude/skills/sciverse-review/csl/\x3Cstyle>.csl \
  -o \x3Ctopic>-review.docx

# CSL 文件映射：
# apa       → apa-7th-edition.csl
# ieee      → ieee.csl
# vancouver → vancouver.csl
# chicago   → chicago-author-date.csl
# mla       → modern-language-association-9th-edition.csl
# gbt       → gb-t-7714-2015-numeric.csl（或 -author-date）

若 Pandoc 不可用：告知用户 brew install pandoc（macOS）或 sudo apt install pandoc（Linux），并提供等效命令；同时交付 .md 源文件作为备选。

PDF（--format pdf）

优先路线：Pandoc → PDF（若可用）：

pandoc \x3Ctopic>-review.md \
  --from markdown \
  --to pdf \
  --pdf-engine=xelatex \           # 含中文时必须
  --bibliography \x3Ctopic>-review.bib \
  --csl ~/.claude/skills/sciverse-review/csl/\x3Cstyle>.csl \
  -V CJKmainfont="PingFang SC" \   # macOS 中文字体
  -V geometry:margin=2.5cm \
  -o \x3Ctopic>-review.pdf

备选路线：先生成 .tex，再 LaTeX 编译为 PDF（见 LaTeX 路线）。

若两条路线均不可用，告知用户所需工具并交付 .md 源文件。

8.3 格式检测与降级策略

用户请求格式
    │
    ├─ markdown → 直接输出 ✓
    │
    ├─ latex    → 生成 .tex + .bib → 尝试 xelatex/pdflatex 编译
    │                │ 成功 → 交付 .pdf + .tex + .bib
    │                └ 失败 → 交付 .tex + .bib + 编译说明
    │
    ├─ docx     → 检测 pandoc
    │                │ 有   → pandoc 转换 → 交付 .docx
    │                └ 无   → 告知安装方式 → 交付 .md（降级）
    │
    └─ pdf      → 检测 pandoc + xelatex
                     │ 有   → pandoc --pdf-engine=xelatex → 交付 .pdf
                     └ 无   → 尝试 latex 路线 → 失败则交付 .md（降级）

8.4 最终交付清单

附录 B 文献统计摘要模板：

## 附录 B：文献统计摘要与质量自评

### B.1 检索统计
检索日期：YYYY-MM-DD
检索策略：语义检索 X 组 + meta-search X 轮（6类过滤）+ 引用链追踪
检索总命中：约 X 篇 → 去重后 X 篇 → 最终纳入 X 篇（国内 X + 国际 X）
年份分布：20XX—20XX（中位年份 20XX）
里程碑论文（influential_citation_count > 0）：X 篇
全文精读（read_content 成功）：X 篇 | 仅摘要：X 篇
平均 fwci：X.X（国内 X.X / 国际 X.X）
输出格式：\x3Cformat> | 引用风格：\x3Ccitation-style>

### B.2 质量自评（六维，各 10 分）
| 维度 | 评分标准 | 得分 |
|------|---------|------|
| 完整性 | 涵盖主要方面，无明显遗漏 | /10 |
| 引用准确性 | 正文 claim 与文献内容严格对应；数字有五要素 | /10 |
| 批判深度 | 有访问类型/成本/局限分析，非描述性罗列 | /10 |
| 国内外平衡 | 覆盖充分；比较结论有数据支撑 | /10 |
| 可视化表达 | 演进图谱节点对应实际文献；比较表完整 | /10 |
| 前沿性 | 涵盖近 2 年成果；趋势判断有具体依据 | /10 |
总分：__/60

快速参考：完整 API 调用示例

# ── 阶段 0：Meta-Catalog 字段确认 ──────────────────────────────────
mcp__sciverse__list_catalog(include_sample_values=true)

# ── 阶段 2.1：英文语义检索 ─────────────────────────────────────────
mcp__sciverse__semantic_search(
  query="hallucination detection large language models survey",
  mode="quality",
  top_k=20
)

# ── 阶段 2.3-①：高引奠基性文献 meta-search ───────────────────────
mcp__sciverse__search_papers(
  query="LLM hallucination",
  year_from=2015,
  sort_by_year="none",
  filters_advanced=[
    {"field": "citation_count", "operator": "FILTER_OP_GTE", "value": 200},
    {"field": "metadata_type", "operator": "FILTER_OP_EQ", "value": "paper"}
  ],
  page_size=30
)

# ── 阶段 2.3-②：高 FWCI 顶尖文献 ────────────────────────────────
mcp__sciverse__search_papers(
  query="LLM hallucination mitigation",
  year_from=2020,
  sort_by_year="none",          # query + sort_by_year!="none" → INVALID_REQUEST
  filters_advanced=[
    {"field": "fwci", "operator": "FILTER_OP_GTE", "value": 2.0},
    {"field": "influential_citation_count", "operator": "FILTER_OP_GTE", "value": 1}
  ],
  page_size=20
)

# ── 阶段 2.3-③：国内中文文献 ─────────────────────────────────────
mcp__sciverse__search_papers(
  query="大语言模型幻觉",
  year_from=2020,
  sort_by_year="none",          # query + sort_by_year!="none" → INVALID_REQUEST
  filters_advanced=[
    {"field": "language", "operator": "FILTER_OP_IN", "value": ["zh", "chinese"]}
  ],
  page_size=30
)

# ── 阶段 2.3-④：中国机构英文发表 ────────────────────────────────
mcp__sciverse__search_papers(
  query="hallucination large language model",
  year_from=2021,
  sort_by_year="none",          # query + sort_by_year!="none" → INVALID_REQUEST
  filters_advanced=[
    {"field": "publication_published_country", "operator": "FILTER_OP_CONTAINS", "value": "China"},
    {"field": "language", "operator": "FILTER_OP_EQ", "value": "en"}
  ],
  page_size=20
)

# ── 阶段 2.3-⑤：最新前沿文献 ─────────────────────────────────────
mcp__sciverse__search_papers(
  query="hallucination LLM 2024 2025",
  year_from=2023,
  sort_by_year="none",          # query + sort_by_year!="none" → INVALID_REQUEST
  filters_advanced=[
    {"field": "citation_count", "operator": "FILTER_OP_GTE", "value": 3}
  ],
  page_size=25
)

# ── 阶段 2.3-⑥：OA 可读全文文献 ─────────────────────────────────
mcp__sciverse__search_papers(
  query="hallucination detection mitigation benchmark",
  year_from=2020,
  sort_by_year="none",          # query + sort_by_year!="none" → INVALID_REQUEST
  filters_advanced=[
    {"field": "access_is_oa", "operator": "FILTER_OP_EQ", "value": "true"},
    {"field": "citation_count", "operator": "FILTER_OP_GTE", "value": 20}
  ],
  page_size=20
)

# ── 阶段 2.4：引用链追踪（从高引文献的 references 扩展） ──────────
# 假设从 Top-10 文献的 references 字段提取出高频 doc_id
mcp__sciverse__search_papers(
  filters_advanced=[
    {"field": "doc_id", "operator": "FILTER_OP_IN",
     "value": ["doc_id_A", "doc_id_B", "doc_id_C", ...]}
  ],
  page_size=20
)

# ── 阶段 4.3：全文精读（最大字节，优先 OA 文献） ──────────────────
mcp__sciverse__read_content(
  doc_id="\x3Cdoc_id>",
  offset=0,
  limit=16384        # 使用最大限制
)
# 若 more=true，继续读取：
mcp__sciverse__read_content(
  doc_id="\x3Cdoc_id>",
  offset=\x3Cnext_offset>,
  limit=16384
)

注意事项与防幻觉规则

引用与事实

• 方法归属不推测： 在正文中写"X 等提出 Y 方法"之前，必须通过 read_content 确认：(1) 作者姓名来自 author 字段；(2) 全文中确实"提出"了该方法（而非仅仅引用）。从文献标题猜测方法名或作者是常见错误来源，严格禁止。
• 数字不引用未溯源的： 任何百分比、提升幅度、准确率等数字，若无法对应到 read_content 中的具体段落，一律删除，改为定性表述（"作者报告有改善"、"实验表明有效"）
• 元数据字段原文优先： 标题、作者、DOI、发表年份、期刊名等信息只从 Sciverse 返回的字段读取，不从其他来源拼凑，不编造；缺失字段注明 [元数据缺失]
• 全文读取失败时降级： 若 read_content 返回空或极少，该文献在正文中的描述严格限制在 abstract 范围，不引用方法细节和任何数字，并在文献卡片顶部注明"仅摘要，全文不可读"

检索与覆盖

• 字段枚举值： language、publication_venue_type、access_oa_status 等枚举值以 list_catalog 实际返回为准，不硬编码假设值
• 文献不足时： 若某维度文献 \x3C 10 篇，降低质量阈值并在综述方法节说明；宁可文献少但准确，不要凑数
• 引用链循环防护： 引用链追踪时，对已纳入的 doc_id 不重复 fetch

写作原则

• 批判性而非描述性： 每个技术方法子节不能只描述"做了什么"，必须回答"适合谁用""在什么条件下有效""局限是什么"
• 归纳论断需证据： "国内研究偏重应用""国际研究更关注理论"等归纳性论断，必须在括号内附具体文献编号（≥3 篇）；无支撑就不写
• 并行检索原则： 不同检索轮次尽量在同一 response 中并行调用
• 中文综述为主： 正文用中文；英文文献保留原标题，中文描述内容