把对话整理成论文骨架并逐条核验参考文献真伪
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安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add LiShaozheli/dsh-convo-paper该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)
状态速览
判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态信任档位:仅索引
图例:✓ 通过! 需注意— 未判定 / 无数据· 「未判定」= 本站尚无数据,不代表插件有问题
档位由哪些信号合成
本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。
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把 DSH 对话整理成论文草稿,参考文献必须可验证,不编造引用——每条参考文献都经 Crossref/DataCite/OpenAlex/arXiv 核验,按 GB/T 7714 格式输出。
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成dsh-convo-paper
把一段对话整理成一篇论文——但参考文献必须真的存在。
一个 DeepSeek Harness(DSH)扩展:读会话日志 → 按说话人还原上下文 → 抽出有创意的观点与结论 → 生成论文章节骨架 → 逐条核实参考文献 → 交给模型写成稿。
它不替代写作,它保证写作不被编造拖垮。
两种形态
| | 插件版(plugin/) | 技能版(仓库根目录) |
| 出现在「已安装插件」 | ✅ 设置 → 插件 | ❌ 在技能列表 / @ 菜单 |
| 能力 | 5 个原生工具 + /paper 命令 | 同一套逻辑的命令行,模型读 SKILL.md 后调用 |
| 安装 | dsh plugin add github:LiShaozheli/dsh-convo-paper#path:/plugin | 拷目录到 ~/.dsh/skills/convo-paper |
| 依赖 | 无 | 无 |
两者共用 lib/(插件内的 dsh/lib/ 由 scripts/sync-core.mjs 生成,测试会校验不漂移)。
它解决什么
把聊天记录丢给模型说"写成论文",通常得到两种东西:带对话口吻的纪要,或者引用格式完美、但查无此文的文本。
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dsh-convo-paper 把一段对话整理成一篇论文——但参考文献必须真的存在。 一个 DeepSeek Harness(DSH)扩展:读会话日志 → 按说话人还原上下文 → 抽出有创意的观点与结论 → 生成论文章节骨架 → 逐条核实参考文献 → 交给模型写成稿。 它不替代写作,它保证写作不被编造拖垮。 两种形态 | | 插件版(plugin/) | 技能版(仓库根目录) | | 出现在「已安装插件」 | ✅ 设置 → 插件 | ❌ 在技能列表 / @ 菜单 | | 能力 | 5 个原生工具 + /paper 命令 | 同一套逻辑的命令行,模型读 SKILL.md 后调用 | | 安装 | dsh plugin add github:LiShaozheli/dsh-convo-paper#path:/plugin | 拷目录到 ~/.dsh/skills/convo-paper | | 依赖 | 无 | 无 | 两者共用 lib/(插件内的 dsh/lib/ 由 scripts/sync-core.mjs 生成,测试会校验不漂移)。 它解决什么 把聊天记录丢给模型说"写成论文",通常得到两种东西:带对话口吻的纪要,或者引用格式完美、但查无此文的文本。已有实证研究指出,模型给出的参考文献在格式上无懈可击,却常与真实文献不符[^1];在专业领域测评中,回答准确率与引用可靠性并不同步[^2]。 | 常见失败 | 本技能的处理 | | 产出"对话纪要"而不是论文 | 先分离说话人再抽论点,正文禁止出现"用户/AI"元叙述 | | 一本正经编造参考文献 | Crossref / DataCite / OpenAlex / arXiv 四源核验,通过才放行 | | 把用户的洞见写成"本文提出" | 每条论点记录 role + turn,证据表可逐条回溯 | | 篇幅膨胀、主线丢失 | 论点强制收敛到 5–12 条,超了直接提示"素材不足" | 效果示例 $ convo-paper refs verify --in refs.json 核对 3 条… 1/3 verified Citation Accuracy Challenges Posed by Large Language Models 2/3 verified High Accuracy, Questionable References: LLMs' Performance… 3/3 rejected A Fully Automated Conversation-to-Paper Pipeline with Guaranteed… verified 2|possible 0|rejected 1 第 3 条是刻意构造的伪造条目——标题像模像样、DOI 不存在。它在三个数据源都查无相近记录,被拒绝并单独告警。在本测试样本上,伪造引用的放行数量为零。 工作流 DSH 会话日志 (session.v4.jsonl.zstd) │ 逐帧解 zstd、按 source.kind 剔掉系统注入 ▼ transcript.md 用户说了什么 / AI 答了什么,按轮次分开 │ 线索词 + 新颖性标记 + 长度打分 ▼ claims.json 候选论点:id / 说话人 / 轮次 / 时间戳 / 建议章节 │ 人工或模型判定 keep / merge / drop ▼ paper-skeleton.md 章节骨架 + 论点占位 + 引用位 │ 检索 → DOI 反查 → 标题相似度 ▼ refs.json verified / possible / rejected │ ▼ paper.md → paper.docx(宋体小四 / 1.5 倍行距 / GB/T 7714) 安装 插件版(会出现在「已安装插件」里,带 /paper 命令): dsh plugin --profile desktop add dsh-convo-paper-plugin # 从 npm 装(推荐) 或直接从仓库装:dsh plugin --profile desktop add github:LiShaozheli/dsh-convo-paper#path:/plugin 装完重启 DSH → 设置 → 插件 里出现 convo-paper npm 包:https://www.npmjs.com/package/dsh-convo-paper-plugin 技能版(拷目录即可,不需要重启 profile 依赖): git clone https://github.com/LiShaozheli/dsh-convo-paper.git cp -r dsh-convo-paper "$HOME/.dsh/skills/convo-paper" node "$HOME/.dsh/skills/convo-paper/bin/convo-paper.mjs" sessions # 验证 要求 Node ≥ 22.15(用到内置 zlib.zstdDecompressSync)。无第三方依赖。 装好后技能会出现在 DSH 的技能列表里,说一句"把上面这段对话整理成论文"即可触发。 快速开始 CP="$HOME/.dsh/skills/convo-paper/bin/convo-paper.mjs" node "$CP" sessions # 列出本机会话(最新在前) node "$CP" run --out paper-work # 抽取 + 论点 + 骨架bash node "$CP" refs search --query "关键词" --limit 5 node "$CP" refs verify --in refs.json --out paper-work python ~/.dsh/skills/convo-paper/bin/md2docx.py paper-work/paper.md paper-work/paper.docx | 命令 | 作用 | | sessions | 列出本机所有会话日志 | | extract | 抽取上下文 → transcript.md / conversation.json | | claims | 候选论点 → claims.md / claims.json | | build | 章节骨架 → paper-skeleton.md / evidence.md | | refs search | 检索文献,返回 DOI 与 GB/T 7714 著录 | | refs verify | 逐条核验,输出 refs.json / bibliography.md | | run | extract + claims + build | --session 支持 latest、完整 id(session-xxxx)或 id 片段;--cwd 指定会话所属工作目录。 引用核验规则 | verdict | 条件 | 允许的用法 | | verified | DOI 可解析 且 标题相似度 ≥ 0.85 | 可进正文与参考文献 | | possible | 相似度 0.62–0.85 | 仅"待人工核对",需人工确认 | | rejected | < 0.62 或查无记录 | 丢弃并告警 | DOI 路由:10.48550/arXiv.*、Zenodo、OSF 等 DataCite 注册的 DOI 走 DataCite(走 Crossref 会返回错误的重印记录);其余先 Crossref,再 DataCite,再 OpenAlex。中文文献没有 DOI 时必须标 [待核实]。 与生态插件协作 如果本机装有文献类插件,技能会优先使用它们检索,再交给脚本独立复核: - paper_search / dsh-paper-search(20+ 学术源) - dsh-zotero(用户自己的 Zotero 文库,最可信) - @copylee/dsh-academic(综述、精读、模拟审稿技能) 检索可以依赖插件,判定必须双源。 插件给出的 DOI 也会被 refs verify 再解析一次,防止插件侧元数据错误被直接继承。 实测记录 在一个真实 DSH 会话上跑通(2 个用户轮次 / 2 条模型回答 / 90 次工具调用): - 日志里有 4 条被记录为"用户消息"的系统注入(运行时上下文、技能目录、时间戳等),按 source.kind 正确剔除——不剔除它们会被当成超长用户发言,直接污染问题陈述。 - 5 条候选论点,人工判定保留 3 条。被丢弃的两条是操作说明与工具配置提示:句式完整、含结论词,但对论文没有贡献——这说明线索词方法保证不漏,但必须有第二道判定。 - 3 条候选引用 → 2 条 verified、1 条 rejected。其中一条只给标题、没给 DOI,靠 Crossref 检索匹配成功。 开发与测试 bash npm test # 16 个用例 + 核心代码与插件副本的一致性校验 | 套件 | 覆盖 | | test/smoke.test.mjs | 多帧解码、说话人分离、论点抽取、GB/T 7714 著录、骨架生成 | | test/plugin.test.mjs | mock ctx 下注册 5 个工具与 /paper,用临时 DSH_HOME 造真实会话日志跑完端到端 | | scripts/sync-core.mjs --check | lib/ 与 plugin/dsh/lib/ 不漂移 | 无第三方依赖、无构建步骤。核心模块: | 文件 | 职责 | | lib/zstd.mjs | 多帧 zstd 解码(Node 的 sync API 只解第一帧,stream API 遇到写入中的尾部会报错) | | lib/sessions.mjs | 定位会话日志、解析事件 | | lib/extract.mjs | 事件 → 按轮次/说话人的对话结构 | | lib/claims.mjs | 候选论点抽取与打分 | | lib/refs.mjs | 四源检索、DOI 路由、相似度判定、GB/T 7714 著录 | | lib/build.mjs | 章节骨架与证据表 | | bin/md2docx.py | Markdown → DOCX(python-docx,中文学术排版) | 路线图 - [ ] 跨会话聚合:同一主题的多轮讨论合并成一篇 - [ ] 中文文献通道:可核验的中文元数据来源 - [ ] 独立评审模型:对论证链做对抗性检查 - [ ] 更多著录格式:APA / IEEE / ACM / Chicago 已知边界 - 保证"引用存在",不保证"引用恰当"——哪条文献支撑哪个论点,仍需作者判断。 - 知网/万方/维普没有开放 API,中文文献只能人工确认。 - 论点抽取是启发式的;以操作指令为主的对话(装插件、改配置)抽出的内容质量很低,技能会提示素材不足而不是硬写。 - 面向"思想型"对话设计;依赖实验数据的研究里,对话只是构思副产品,此时它应退化为提纲工具。 dsh-convo-paper 把 DeepSeek Harness 会话转成论文草稿,不编造参考文献。它逐帧解码会话日志,把人类的发言轮次和模型的发言轮次分开(丢弃 harness 注入内容),提取候选论断并标注说话者/轮次来源,搭出章节骨架,再让每条引用都过一遍 Crossref / DataCite / OpenAlex / arXiv 的校验——只有 DOI 能解析、标题能对上的记录,才允许进入稿件。 bash git clone https://github.com/LiShaozheli/dsh-convo-paper.git cp -r dsh-convo-paper "$HOME/.dsh/skills/convo-paper" node "$HOME/.dsh/skills/convo-paper/bin/convo-paper.mjs" run --out paper-work 需要 Node ≥ 22.15。无依赖。 License MIT。见 LICENSE。 [^1]: Zhang M, Zhao T. Citation Accuracy Challenges Posed by Large Language Models[J]. JMIR Medical Education, 2025, 11: e72998. DOI: 10.2196/72998. [^2]: Nieves-Lopez B, Fabregas A, Del Rio Montesinos GF, 等. High Accuracy, Questionable References: Large Language Models' Performance and Citation Reliability in Foot and Ankle Surgery Examinations[J]. Foot & Ankle Orthopaedics, 2026, 11(3). DOI: 10.1177/24730114261484163.
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