citation-anchor-resolver

TL;DR

输入:报告文本 + 一个 citation 锚点字符串 + sources_dir 目录 输出:锚点对应的源原文片段、或事实声明的关键词核对结果(verified True/False)

3 个公开函数:

• parse_citations_in_text(text) — 扫描文本提取所有锚点 + 上下文
• resolve_citation(anchor, sources_dir) — 锚点 → 源文本片段
• verify_claim_against_source(claim_text, citation, sources_dir) — 核对 claim 关键词

Iron Law(P0 守护,绝对不可违反)

本 skill 是 Cite-or-Block 架构的基石。永远不做以下事:

• ❌ 维护"已知 PMID 列表 / 已知指南列表 / 已知药品列表"等任何字典
• ❌ 在 resolve 失败时 fallback 到"内置答案"
• ❌ 用 LLM 生成关键词的"语义匹配",必须用严格 substring(可加规范化)
• ❌ 任何形如 _known_xxx_fallback.py / KNOWN_XX_LIST = [...] 的代码

唯一允许的姿势:

• ✅ 打开 sources_dir 内的源文件(JSON/HTML/PDF/text)
• ✅ 用字符串 in 操作核对关键词
• ✅ 源里没有 → 返回 verified=False
• ✅ 锚点解析不出文件 → 返回 None

源里没有 = verified=False,无例外。

Citation 锚点 schema

格式:[<source_type>:<source_id>:<locator>]

| source_type | source_id 形如 | 文件路径(相对 sources_dir)| locator 例 | |------------|---------------|------------------------|-----------| | guideline | CSCO-2024-NSCLC | guidelines/CSCO-2024-NSCLC.{txt,md,html,pdf} + .toc.json | §5.5.2 | | pmid | 12345678 | pubmed/12345678.json | abstract / title | | nct | NCT01828099 | trials/NCT01828099.json | results / eligibility | | aact | NCT01828099 | aact/NCT01828099.json | results | | europepmc | PMC1234567 | europepmc/PMC1234567.json | abstract | | bioc | PMC1234567 | bioc/PMC1234567.json | intro / methods / results | | evidence | 01_lit.md | <sources_dir>/../evidence/01_lit.md | line:42 / line:42-58 | | nmpa-page | H20180123 | nmpa/H20180123.{html,json} | (可空) |

详见 references/anchor-schema.md 和 references/source-types.md。

公开 API

python
from resolver import (
    parse_citations_in_text,
    resolve_citation,
    verify_claim_against_source,
)

# 1. 扫文本拿锚点
cites = parse_citations_in_text(report_html)
# [{"anchor": Citation(...), "anchor_str": "[pmid:12345678:abstract]",
#   "claim_sentence": "...", "position": 42}, ...]

# 2. 锚点 → 源原文
src = resolve_citation("[guideline:CSCO-2024-NSCLC:§5.5.2]", sources_dir)
# str(源章节内容)or None

# 3. 核对关键词
res = verify_claim_against_source(
    claim_text="洛拉替尼商品名博瑞纳",
    citation="[guideline:CSCO-2024-NSCLC:§5.5.2]",
    sources_dir=sources_dir,
)
# {"verified": True, "matched_keywords": [...], "missing_keywords": [],
#  "source_excerpt": "...", "reason": "all keywords matched"}

协作矩阵 / Collaboration matrix

| 上游(给本 skill 喂源) | 内容 | 下游(调本 skill 做 verify) | 用途 | |--------------------|------|------------------------|------| | cn-clinical-guidelines-fetch (A1') | 原文存到 sources/guidelines/<id>.{txt,html,pdf} + .toc.json | drug-citation-verifier (A5') | 核对每个药品提及的 citation | | pubmed-eutils | PMID JSON 存 sources/pubmed/<pmid>.json | content-verification-layer (A6') | 核对每段事实声明 | | clinical-trials-v2 | NCT JSON 存 sources/trials/<nct>.json | disease-market-sizing-orchestration (A2') | Step 8 全报告 cross-check | | aact-bulk-trials | AACT 切片存 sources/aact/<nct>.json | quality eval (A8) | citation coverage 审计 | | europepmc-search | PMC 摘要存 sources/europepmc/<pmcid>.json | CI lint (A10) | 无 citation 的事实声明 = build fail | | bioc-fulltext-fetch | 全文 chunk 存 sources/bioc/<pmcid>.json | — | — |

工作流

1. parse_citations_in_text(html)  # 拿到所有锚点 + claim 上下文
   ↓
2. for each citation:
     resolve_citation(anchor, sources_dir)   # → 源文本片段 or None
        ↓
     verify_claim_against_source(claim, anchor, sources_dir)
        ↓
     {verified: True/False, matched: [...], missing: [...]}
   ↓
3. 任一 verified=False 或 None → 报告写错了/源不支持 → 上层 (A6'/A2') 阻断重写

反例(给将来的 reviewer)

❌ 不要做这些事:

python
# ❌ 反例 1:维护已知字典
KNOWN_PMIDS = {"12345678": "Lorlatinib paper", ...}

def resolve_citation_BAD(anchor, sources_dir):
    if anchor in KNOWN_PMIDS:        # ← 字典!
        return KNOWN_PMIDS[anchor]
    ...

python
# ❌ 反例 2:fallback 到"内置答案"
def resolve_citation_BAD(anchor, sources_dir):
    src = load_from_disk(anchor, sources_dir)
    if src is None:
        return BUILT_IN_ANSWERS[anchor]   # ← fallback!
    return src

python
# ❌ 反例 3:语义匹配代替源核对
def verify_BAD(claim, citation, sources_dir):
    return llm.judge(f"is `{claim}` consistent with the literature?")
    # ← LLM 凭训练知识判断,绕过了"必须在源里"的约束

✅ 正确姿势:打开文件,字符串 in,源里没有 = False。

跨平台

• Python 3.10+
• 标准库 re + json + pathlib(必需)
• 可选依赖:pypdf(只在 guideline 锚点指向 PDF 时使用,缺失则跳过 PDF 锚点返回 None)
• 不需要联网

文件结构

citation-anchor-resolver/
├── SKILL.md                      # 本文件
├── scripts/
│   ├── __init__.py
│   ├── _anchor_schema.py         # Citation dataclass + 解析正则
│   ├── _source_loader.py         # 8 source_type 的加载器
│   ├── _keyword_match.py         # 中英文关键词在源里的核对
│   └── resolver.py               # 3 个公开函数
└── references/
    ├── anchor-schema.md          # 完整锚点 schema 文档
    ├── source-types.md           # 8 种 source_type 详细
    └── failure-modes.md          # 失败模式 + 排错指南

决策检查清单(每次修改本 skill 必过一遍)

• ] 我没有在维护"已知 XX 列表"?
• ] 我的 cross-check 是"核对源"不是"查表"?
• ] 这个 skill 在我从未见过的疾病/药/数字上能工作吗?
• ] resolve_citation 找不到时返回 None,不 fallback?
• ] verify_claim_against_source 用严格 substring 而不是语义判断?

任一项 No → 停下来重设计。

本 skill 由 Phase 1.5 Task A11 实现,2026-04-26 commit。 P0 铁律见项目根 CLAUDE.md。