dsh-research-refs：引文規範化工具鏈

前言¶

在 DeepSeek Harness (DSH) 的工作流中，經常需要處理從文檔或網頁直接粘貼的引文。這些引文往往格式混亂、字段不全。手動整理既耗時又容易出錯。dsh-research-refs 插件將這一過程自動化，通過代碼完成解析、驗證、去重和格式化，使智能體能夠快速產出規範的參考文獻列表。

它是什麼¶

dsh-research-refs 是一個 DSH 插件，由 Parker-xia 維護，屬於工作流類別。它基於開源的 research-refs 技能構建，但將其重構爲確定性的工具鏈。核心邏輯由代碼驅動，智能體僅負責流程編排。

核心功能¶

插件包含四個工具及一個編排技能，按順序處理引文數據：

1. refs_parse：解析雜亂的引文文本。支持編號、空行、類型標記等策略，盡力識別字段。無法解析或字段缺失的條目會被標記 flags。
2. refs_verify：通過 Crossref 驗證並補全信息。
   • 若有 DOI，查詢 works/{DOI} 獲取卷期頁、期刊和年份。
   • 若無 DOI，按標題 + 作者搜索。相似度 ≥ 0.9 自動應用，否則返回前 5 個候選供選擇。
   • 中文引用標記爲“不可在線驗證”。
3. refs_dedup：自動去重。判斷依據爲 DOI 相同，或標題相似度 ≥ 0.85 且第一作者姓氏相同。保留字段最完整或已驗證的條目，並報告移除項。
4. refs_format：輸出標準化格式。
   • 支持格式：GB/T 7714-2015 / APA / Vancouver。
   • 英文作者標準化爲“姓 初始”（如 ZHANG S），中文作者保留全名。
   • 結尾列出待處理項目。可選寫入 .md 文件。
5. research-refs 技能：負責編排流程（解析 -> 確認 -> 驗證 -> 去重 -> 請求樣式 -> 輸出），並強制執行“絕不編造字段”的規則。

安裝與啓用¶

安裝依賴：

npm i github:Parker-xia/dsh-research-refs

將插件添加到 DSH 組合配置中。在 cordis.yml 或智能體預設的 agent.cordis.yml 中追加以下內容：

- id: research-refs
  name: 'dsh-research-refs'

或使用 bundle patch 機制（dsh bundle patch）。

依賴說明：
* 需要主機提供 tools 服務。fs 和 skills 是可選的，缺失時會降級並標記。
* 需要滿足 Node 版本要求：Node >= 22.19.0 或 >= 24.0.0。
* 已在 @deepseek-ai/dsh@0.1.0-rc.6 上測試通過。

典型用法¶

在對話中粘貼一段雜亂的引文，併發出清理指令。

用戶輸入示例：

clean up these references:
1. Zhang S et al. 2021. Deep learning for CT reconstruction...
2. Wang S (2024) Image reconstruction algorithms...

智能體響應流程：
智能體加載 research-refs 技能，並按步驟報告處理狀態：

[refs_parse] 2 entries split, all fields recognized...
[refs_verify] #1 verified (DOI), #2 candidates awaiting choice...
[refs_dedup] 2 kept, none removed
[refs_format] GB/T 7714-2015 output...

技術細節¶

• 網絡驗證：在線驗證使用 Node 原生 fetch（DSH Node ≥ 22）。該插件不註冊外部 web fetch 提供商，因此不會與主機的網絡配置產生衝突。若原生 fetch 不可用（如沙盒環境），會自動降級使用 ctx.web 服務。
• 許可證：MIT。

生態背景¶

DSH 遵循“一切皆插件”的理念。本插件收錄於獨立站點 catalog_url，與 DeepSeek 或幻方官方無從屬關係。

參考資料¶

• GitHub: https://github.com/Parker-xia/dsh-research-refs