refactor(skills): unify publication retrieval

DESIGN.md

@@ -90,6 +90,8 @@ yaml 是手填的,probe 用真实调用对账(basic_chat/parallel_tools/thinking
 ### 3.5 Skill 系统(Anthropic 渐进披露)
 三层加载:Discovery(name+description,几百 token)→ Activation(`load_skill` 完整 SKILL.md)→ Execution(references 按需拉)。写 WHY+WHAT 不写 Step 1/2/3;description 决定触发。
 
+**出版物检索统一入口**(2026-08-25):`literature` 按用户任务而非数据源划分 skill，统一论文、书籍、章节、会议论文、学位论文、报告、标准、专利、预印本及未来出版物的发现、获取、跨源去重与证据核验；`paper_server`、内部材料知识库及未来来源只是可替换后端。出版物类型与来源正交，同一出版物可有多条来源记录；跨源机械层只自动合并 DOI、ISBN+版次、标准号、公开号等精确键或题名+主要责任者+年份完全一致项，疑似重复、不同版次、章节、标准修订版和专利族成员保守保留。题录、摘要、片段、全文四级证据分开标注，下载成功不等于全文已经核验。取舍是不为每个数据库新增 skill，也不把检索编排固化成统一高级工具：skill 负责路由与判断，现有 helper/host-side tool 保持各自信任域，确定性标准化与精确去重下沉到可重建脚本。
+
 **用户私有 skill**(2026-06-11):registry 收有序来源列表——内置 `ROOT/skills`(只读)+ 用户 `user_root/.skills`(可写)。取舍:① **user wins 同名覆盖**(核心用例是"copy 内置再改",覆盖只作用于本人会话,blast radius 锁死),覆盖显式标注不静默;② **创作走 host-side `save_skill`/`fork_skill`**——fs 工具的 base_dir 跨 backend 够不到 `user_root/.skills`,host 工具一个落点两模式通吃;③ 用户 skill 加载失败收进 `load_errors` 注入 prompt 提示修,不崩整次扫描。
 
 **Skill 定向模型**(frontmatter `model:`,2026-07-06):内置 skill 可声明"该工作流用这个模型最好";当前未配置定向模型的 skill。**单一执行点**:对话中 `load_skill` 命中 → run 内热切(loop 换 `self.llm/self.caps`,下一轮生效)+ 持久化 task 模型;切失败降级原模型。取舍:**跳档位门控**(产品决策,任何档位可用);**只信内置 skill**(用户 skill 的 model 忽略,防自写 frontmatter 绕门控);**不自动切回**("skill 结束"不可判定);**不设 DB 开关、不做建 task 预切**——frontmatter 那一行本身就是热配置(删行即停,per-skill 粒度),全局开关是第二事实源、预切是第二执行点,都砍;**已选国际旗舰模型(unifyllm 网关族:Claude/GPT/Gemini)豁免切换**(2026-07-15)——定向 pin 本意是给较弱的国产默认模型托底产物质量,用户已主动选了旗舰模型则尊重其选择、不降级(判据:current profile 的 family==unifyllm)。

PROGRESS.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 > 配合 `DESIGN.md`。本文件只记 phase 状态、决策偏差、文件量、下一步。每条 1-2 句:做了啥 + 关键判断;细节查 `git log` / `git diff` / `DESIGN §7.9`。
 
-最后更新:2026-08-24(Origin 图型扩展，bump 0.68.0)
+最后更新:2026-08-25(literature 统一出版物检索入口，未发版)
 
 ---
 
@@ -10,7 +10,7 @@
 
 | Phase | 标题 | 状态 | 备注 |
 |---|---|---|---|
-| 1-3 | 骨架 + Skill + run_python | ✅ | 多 skill(coding/proposal/ppt/research/documents/imagegen/videogen/review/patent);CoreCoder 唯一匹配 edit;敏感 env 过滤 |
+| 1-3 | 骨架 + Skill + run_python | ✅ | 多 skill(coding/proposal/ppt/literature/imagegen/videogen/review/patent);CoreCoder 唯一匹配 edit;敏感 env 过滤 |
 | 4 | 演化性能力 | 🟡 | Model Profile + Probing ✅;版本化 prompt 未做 |
 | 5 | Eval Suite | ⏸ 不做 | dogfooding 替代,probe 覆盖健康检查 |
 | 6 | 长任务工程化 | 🟡 | task + 恢复 ✅;双层记忆 ✅;context 压缩 ✅(加压力门槛);长会话中段折叠摘要 ✅(§8.8 Phase 2) |
@@ -20,6 +20,8 @@
 ---
 ## 已完成关键能力
 
+- **08-25 / Unreleased / literature 统一出版物检索入口**：删除按数据源拆分的 `research` / `documents` skill，新增 `literature` 统一论文、书籍、章节及未来学术与技术出版物的发现、获取、跨源去重和证据核验；paper_server helper 归入新 skill，内部材料库客户端移到 host-side `tools/` 保持密钥隔离。新增开放出版物模型、来源与证据 references，以及只自动合并精确键、保守标记疑似重复的 `merge_publications.py`；`brief/paper/review/rebuttal/patent/standard/analyze` 和 Skill 清单统一改走新入口，不提升版本号。
+
 - **08-24 / 0.68.0 / Origin 小提琴分布图**：`origin.plot@v2` / adapter 1.3.0 新增 `violin`，每条 `input/y` 系列作为一组原始观测，Worker 复制到受控全 Y 展示表并通过 Origin 2024 原生 `Violin.otpu` 一次性生成分类分布图；默认隐藏冗余图例，保留分类标签并为 X 轴标题预留底部空间。首版不开放逐系列 style、分裂/半小提琴及带箱线变体，避免把未稳定映射的模板属性写入公共契约。固定 QA 新增三组抗压强度分布、中位数 oracle、OPJU 重开与全格式复导；Origin 2024 / originpro 1.1.15 数据、视觉与进程释放门禁通过，Origin/合同/Job/Node 专项 126 项 unittest、Ruff 致命规则、py_compile、diff 检查与独立 adapter 打包通过，未连接或写入数据库。
 - **08-24 / 0.68.0 / Origin 材料谱图错位叠加**：`origin.plot@v2` / adapter 1.2.0 新增 `stacked_line`，面向 XRD、XPS 和光谱多曲线比较；请求显式声明间隔百分比，Worker 保留原始工作表并生成基线对齐的受控展示表，按全体最大谱幅确定逐条偏移，允许不同 X 采样点且不依赖节点模板。默认使用曲线右端直标并按画布定位标题，显式图例请求仍兼容。固定 QA harness 同步修正 OriginPro 列式读取、空白工作簿及短/长名称和有效列标签识别；Origin 2024 / originpro 1.1.15 真机生成、OPJU 重开、PNG/SVG/PDF 复导、偏移基线 oracle、视觉检查与进程释放通过。Origin/合同/Job/Node 专项 124 项 unittest、ruff 致命规则、py_compile 与独立 adapter 打包校验通过，未连接或写入数据库。
 - **08-24 / 0.67.0 / Origin 真机 QA harness MVP**：Origin adapter 新增独立 `acceptance.py`，以 annotations、2×2 Recipe、heatmap、surface_3d、stacked、band 六个固定合成用例通过生产 `worker.py` 子进程执行 OPJU/PNG/SVG/PDF 全格式任务，再由独立 Origin 会话重开工程、核对图层/系列/工作表/矩阵与固定数值 oracle 并复导三种图件；报告记录环境指纹、请求/产物摘要、像素尺寸和 Origin 进程释放结果，失败也原子落盘。独立 adapter 包同步携带验收脚本；Origin/合同/Job/Node 专项 121 项 unittest、ruff 致命规则、py_compile 与独立 adapter 打包校验通过，目标 Origin 2024 真机执行待部署节点完成，未连接或写入数据库。

SKILL_LIST.md

@@ -1,8 +1,8 @@
 # zcbot Skill 清单
 
 服务对象:中国建筑材料科学研究总院 —— 无机非金属材料 R&D(水泥 / 混凝土 / 玻璃 / 陶瓷 / 耐火 / 新型建材)
-最后更新:2026-08-25(research / documents 统一支持论文、书籍与章节查阅，并精简检索路由约束)
-Skill 总数:18
+最后更新:2026-08-25(literature 统一所有学术与技术出版物的检索、跨源去重和证据核验)
+Skill 总数:17
 
 zcbot 的"skill"是一份可加载的工作流脚本(`skills/<name>/SKILL.md` + 配套 templates / scripts / Python helper),模型在识别用户意图后挂载对应 skill,按其内置的阶段化流程产出可交付物。本文档面向**使用方 / 协作方**,按"做什么、什么时候用、什么时候别用、典型产物"组织。
 
@@ -22,9 +22,8 @@ zcbot 的"skill"是一份可加载的工作流脚本(`skills/<name>/SKILL.md` +
 | 科研写作 | [rebuttal](#rebuttal) | 回复审稿意见(修回):逐点回复信 + 稿件修改清单 + 修回 cover letter |
 | 演示出图 | [ppt](#ppt) | 生成可编辑 PowerPoint(SVG-first:逐页手写 SVG → 原生 DrawingML;总院红品牌模板可选) |
 | 演示出图 | [plot_pub](#plot_pub) | 出版级 matplotlib 学术图(中文 + viridis + 矢量 + 投稿级复合图设计纪律) |
-| 文献检索 | [research](#research) | 查 paper_server 中的论文、书籍与章节(题录 / 摘要 / 可用全文) |
-| 文献检索 | [documents](#documents) | 查内部 7 学科材料知识库(论文 / 书籍 / 全文语义检索) |
-| 文献检索 | [brief](#brief) | 科研方向简报:三路检索(research + 内部库取文献 / web 取动向)→ 重要论文列表(带摘要概述)+ 内容总结,只描述不给建议 |
+| 文献检索 | [literature](#literature) | 查论文、书籍、章节及其他出版物；统一 paper_server 与内部材料库，跨源去重并核验证据 |
+| 文献检索 | [brief](#brief) | 科研方向简报:literature 两路取文献 + web 取动向 → 重要论文列表(带摘要概述)+ 内容总结,只描述不给建议 |
 | 科研计算 | [pymatgen](#pymatgen) | 晶体结构 / XRD 模拟 / 相图 / Materials Project(host-side tool 持 key) |
 | 科研计算 | [stats_ml](#stats_ml) | 配方-性能建模与机器学习(三库分工) |
 | 内容生成 | [imagegen](#imagegen) | 豆包 Seedream 5.0 文生图 + 改图 i2i(¥0.22 / 张) |
@@ -51,11 +50,11 @@ zcbot 的"skill"是一份可加载的工作流脚本(`skills/<name>/SKILL.md` +
 **何时不用**:
 - ⛔ 只改 / 润色已有稿 → 走 review
 - ⛔ 写本子 / 申报书 → 走 proposal;写交底书 → patent;写标准 → standard
-- ⛔ 只查文献 → research / documents;只出图 → plot_pub
+- ⛔ 只查出版物 → literature;只出图 → plot_pub
 
 **核心能力**:
 - 三类论文 × 中英双语的 IMRaD / 主题式骨架 + 篇幅预算(`paper_types.md`)
-- **引文三角核验**(`citation_verify.md`,移植 ARS 思路、后端换成自有 documents/research 库):存在性 → 三角印证 → 支撑度(抓原文比对 ≤25 词锚点,partial 就改论断迁就证据),编造引文零容忍
+- **引文三角核验**(`citation_verify.md`,移植 ARS 思路、检索接 literature 的 paper_server 与内部材料库):存在性 → 三角印证 → 支撑度(抓原文比对 ≤25 词锚点,partial 就改论断迁就证据),编造引文零容忍
 - "先定图表再写正文"纪律(接 plot_pub 出 figure)+ **图表纪律**(`figure_discipline.md`,移植 figure-planner:一图一论断、panel 角色分工、锚 panel、主图 vs 补充材料、图例四规则)+ 文献矩阵立证据底座
 - 写作顺序 Methods→Results→Intro→Discussion→Abstract→Title;关键章一段一卡 + 预告下一段
 - `quality_check.py`:结构 / 占位符 / 过度宣称 + **引文交叉核对**(orphan / uncited / 编号连续);docx/pdf 调平台渲染层 `rendering/render.py --profile paper`(中英字体切换 + 图题自增);`word_count.py` 按类型 × 语言核篇幅
@@ -155,7 +154,7 @@ zcbot 的"skill"是一份可加载的工作流脚本(`skills/<name>/SKILL.md` +
 
 **何时不用**:
 - 从零起草新文本 → 走对应写作 skill(proposal / patent)
-- 事实核查 / 文献真伪 / 最新政策 → 先用 research / documents / web 核验
+- 事实核查 / 出版物真伪 / 最新政策 → 先用 literature / web 核验
 - 代码审查 → 走 coding
 
 **审稿顺序**(先大后小,分层处理):
@@ -185,7 +184,7 @@ zcbot 的"skill"是一份可加载的工作流脚本(`skills/<name>/SKILL.md` +
 
 **核心能力**:
 - **拆条分诊**:编辑要求 E.x / 审稿意见 Rn.m 原子化编号 → 8 类意见 × 4 档严重度 × 12 个动作标签(ACCEPT_TEXT / CLARIFY_EXISTING / SOFTEN_CLAIM / OUT_OF_SCOPE / AUTHOR_INPUT_NEEDED / BLOCKING...)逐条建 tracker
-- **零编造铁律**:不虚构实验 / 数据 / 行号 / 图号 / 引文 / "已修改"声明;用户腹稿"我们已经改了"类含糊陈述一律追问到位置和内容(中文备注九种含糊的转换表);补引文走 documents/research + 引文三角核验
+- **零编造铁律**:不虚构实验 / 数据 / 行号 / 图号 / 引文 / "已修改"声明;用户腹稿"我们已经改了"类含糊陈述一律追问到位置和内容(中文备注九种含糊的转换表);补引文走 literature + 引文三角核验
 - **先改稿后写信**:回复信对着改完的稿子写;每条回复三段式(原评论全文引用 → 头 1-2 句直说动作 → 修改后原文节选斜体)
 - **语气纪律**:合作但不卑;不同意走五步窄口径结构;拒做实验只用研究设计 / 范围边界作理由(时间经费借口禁用);"审稿人误解了"一律转写成稿件清晰度问题
 - **疑难案例库**:做不了的实验 / 审稿人事实错误 / 两审稿人打架 / 统计大修 / 合规缺件 / 转投稿 / appeal 识别
@@ -253,55 +252,30 @@ zcbot 的"skill"是一份可加载的工作流脚本(`skills/<name>/SKILL.md` +
 
 ## 文献检索
 
-### research
-**检索独立 `paper_server` 项目中的论文、书籍和书籍章节。**
+### literature
+**检索、获取、合并与核验所有学术和技术出版物。**
 
-`research` 是 zcbot 对 `paper_server` 的客户端适配，可取得题录、DOI、摘要及记录实际提供的 PDF/XML。适合跨学科发现、精确题名或 DOI 查找、出版类型识别和引文核验；材料领域任务可与 `documents` 并查。
+`literature` 把论文、书籍、章节、会议论文、学位论文、技术报告、标准、专利、预印本及未来接入的其他出版物视为统一对象；出版物类型与数据源分离。当前接入两个来源：
 
-按任务所需证据深度选择题录、摘要或全文：结构化段落适合 XML，页码、公式、图表与版式核验适合 PDF。输出明确区分“仅题录”“摘要已核对”“全文已核对”。
+- `paper_server`：基于 OpenAlex 元数据，擅长 DOI、题名、作者、期刊、年份和跨学科发现，可取得摘要及记录实际提供的 PDF/XML。
+- 内部材料知识库：覆盖胶凝、陶瓷、玻璃、晶体、复合、耐火和检验检测，擅长跨语言全文语义检索、Markdown 正文片段和原件下载。
 
-**四个 helper**:`search` / `get_paper` / `fetch_pdf` / `fetch_xml`。
+材料性能、工艺和表征优先内部材料库；精确 DOI 和跨学科发现优先 `paper_server`；系统调研、重要引用和关键论断并查可用来源。跨源结果先按 DOI、ISBN、标准号、公开号等类型标识去重，无稳定标识时只对题名、主要责任者和年份完全一致的记录自动合并；版本、章节、标准修订版和专利族成员保守保留。
 
-**典型产物**:论文、书籍和章节候选清单，以及可核验的摘要、全文和引用条目。
+证据统一标记为 `metadata_only` / `abstract_verified` / `snippet_verified` / `fulltext_verified`。下载原件但未实际读取，不算全文已核对；出版物真实存在也不代表它支持当前论断。
 
----
+**主要能力**:`search` / `get_paper` / `fetch_pdf` / `fetch_xml`，以及 host-side `document_list_kb` / `document_search` / `document_download`；`merge_publications.py` 负责确定性的标准化、精确合并和疑似重复标记。
 
-### documents
-**检索内部 7 个材料学科知识库中的论文、书籍及其他学术文档。**
-
-按 `kb_name` 分为胶凝、陶瓷、玻璃、晶体、复合、耐火和检验检测 7 个材料学科库，提供跨语言语义检索、Markdown 正文片段和原件下载。
-
-**7 大学科库**(`classification_id` 1-7):
-| 学科 | 内容 |
-|---|---|
-| 胶凝材料 | 水泥 / 混凝土 / 砂浆 |
-| 陶瓷基材料 | 结构 / 功能 / 先进陶瓷 |
-| 玻璃基材料 | 平板 / 光学 / 玻璃陶瓷 |
-| 晶体材料 | 单晶 / 多晶 / 晶体生长 |
-| 复合材料 | 纤维 / 颗粒 / 层状复合 |
-| 耐火材料 | 耐火砖 / 不定形 / 高温防护 |
-| 检验检测 | 表征方法 / 标准 / 仪器 |
-
-**核心特色**:
-- **跨语言语义检索** —— 中英文查询均可用于发现学术文档
-- **Markdown 正文** —— 可直接筛选论点、数据和章节，必要时再读取原件
-
-**何时用**:
-- 查材料领域论文、书籍、性能数据或工艺信息
-- 需要全文语义检索，或为申报书、方案、报告和综述寻找可核验证据
-
-**关系**:与 `research` 互补。`documents` 擅长材料领域全文语义检索，`research` 擅长跨学科题录和 DOI 检索；重要任务可并查，并按 DOI 或规范化题名去重。论文或书籍的来源类型不作为排他路由条件。
-
-**三个 host-side tool**:`document_list_kb` / `document_search` / `document_download`。只有宿主配置 `DOCUMENT_SEARCH_API_KEY` 时注册;key 不进入 sandbox。
+**典型产物**:多类型出版物候选清单、规范化 `publications.json`、可核验摘要或全文、引文与论断证据台账。
 
 ---
 
 ### brief
 **生成科研方向简报(重要文献速览)。**
 
-给定一个研究方向 + 时间窗,从各大相关期刊(**Elsevier 数据库优先**)挑选近期**重要论文**,产出两段式简报:**先一份重要论文列表(每篇带标题/作者/期刊/年月/DOI + 一段简介或摘要概述),再对这批论文做内容总结**。三路取数:research(逐刊精确取最新 Elsevier 论文 + DOI)+ documents(内部材料库取全文)取文献,web search 取政策·标准·产业动向(单列)。**只描述不给建议**——呈现"发了什么、讲了什么",判断留给读者。简报 ≠ 综述论文,要**快、准、客观**,5–20 分钟掌握一个方向近期发了哪些重要论文。
+给定一个研究方向 + 时间窗,从各大相关期刊(**Elsevier 数据库优先**)挑选近期**重要论文**,产出两段式简报:**先一份重要论文列表(每篇带标题/作者/期刊/年月/DOI + 一段简介或摘要概述),再对这批论文做内容总结**。三路取数:`literature` 的 paper_server 与内部材料库取文献,web search 取政策·标准·产业动向(单列)。**只描述不给建议**——呈现"发了什么、讲了什么",判断留给读者。简报 ≠ 综述论文,要**快、准、客观**,5–20 分钟掌握一个方向近期发了哪些重要论文。
 
-**五阶段**:定题对齐 spec(方向+边界 / 时间窗 / 期刊范围 / 深度 / 数据源 / 语言 / 关注点)→ 三路取数(research+documents 取文献、web 取动向;中→英术语转译 + 跨源去重)→ 列清单(带摘要概述)+ 内容总结 → 引文核验 → 渲染验收。
+**五阶段**:定题对齐 spec(方向+边界 / 时间窗 / 期刊范围 / 深度 / 数据源 / 语言 / 关注点)→ 三路取数(literature 两个来源取文献、web 取动向;中→英术语转译 + 跨源去重)→ 列清单(带摘要概述)+ 内容总结 → 引文核验 → 渲染验收。
 
 **深度三档(按篇数)**:`flash` 10–20 篇 / `standard` 20–40 篇 / `deep` 40–80 篇。
 
@@ -310,14 +284,14 @@ zcbot 的"skill"是一份可加载的工作流脚本(`skills/<name>/SKILL.md` +
 - ✅ 立项前想快速摸清一个方向近期发了哪些重要论文(产出可喂 proposal / analyze)
 
 **何时不用**:
-- ⛔ 只要文献清单 / DOI / PDF → research / documents
+- ⛔ 只要出版物清单 / DOI / PDF → literature
 - ⛔ 要写可投稿的综述论文(几十页、定论)→ paper(review 类型)
 - ⛔ 要把模糊科学问题拆成子问题 + 路线图 → analyze
 - ⛔ 要"对本院的建议" / 写本子 → proposal
 
 **核心能力**:
 - **逐刊取重要论文**(`references/journals.md`):各建材子领域主流期刊清单(Elsevier 优先),精确 `publication_name` + `year_gte` 取最新,0 命中降级到 keyword 搜;按重要性(期刊层级 + 主题相关性 + 发现分量)筛、按 publication_date 留最新
-- **三路分工 + 去重**:research+documents 取文献(同 DOI 一条、documents 全文优先)、web 单列产业政策动向不混论文总结;中文方向→英文术语转译(SCM/LC3 等缩写展开)
+- **三路分工 + 去重**:literature 的 paper_server + 内部材料库取文献(同 DOI 一条、正文更完整来源优先作内容证据)、web 单列产业政策动向不混论文总结;中文方向→英文术语转译(SCM/LC3 等缩写展开)
 - **每篇带摘要概述**:列表不只标题,每篇 2–4 句讲研究对象/方法/主要发现,基于 abstract 或全文、不夸张不评判
 - **引文核验**:存在性 / DOI 真伪(以库返回字段为准)/ 支撑度(摘要概述与原文一致,partial 改概述迁就证据),编造零容忍
 - **平台渲染层 `rendering/render.py --profile brief`**(docx/pdf):商务红主题 + 论文列表 `[n]` 作锚点、正文 `[n]`/`[Wn]` 引文上标回链 + DOI/URL 可点击超链接(条目内 DOI 子串也链)+ 化学式下标(CO₂/C₃S...,白名单不误伤 LC3/Ca2+);pdf 走沙盒 chromium;做 deck 转 ppt
@@ -460,7 +434,7 @@ zcbot 的"skill"是一份可加载的工作流脚本(`skills/<name>/SKILL.md` +
 ### analyze
 **科学问题分析 / 拆解 / 引导。**
 
-用户抛过来一个模糊的高层科研问题,本 skill 引导用户把它**翻译成可操作的子问题 + 实施路线图**,然后把每个子问题接力给合适的下游 skill(proposal / research / pymatgen / stats_ml ...)。
+用户抛过来一个模糊的高层科研问题,本 skill 引导用户把它**翻译成可操作的子问题 + 实施路线图**,然后把每个子问题接力给合适的下游 skill(proposal / literature / pymatgen / stats_ml ...)。
 
 **本 skill 不直接产出最终交付物**(不查文献 / 不写本子 / 不跑模型),只产出 `analysis.md` —— 一个共识性的"问题理解 + 路线图"文件。
 
@@ -474,7 +448,7 @@ zcbot 的"skill"是一份可加载的工作流脚本(`skills/<name>/SKILL.md` +
 - ⛔ 用户已经写明要做什么(配方对比 / 标准检测 / 文献综述 / 写本子)→ 直接走对应 skill
 - ⛔ 用户问通识知识 / 名词定义 → 直接答
 - ⛔ 用户要审稿 / 改文 → 走 review
-- ⛔ 用户做异常排查但已经定位到具体环节 → 走 research
+- ⛔ 用户做异常排查但已经定位到具体环节 → 走 literature
 
 **四段工作流**:
 1. **PICO 化**(BLOCKING)—— P 对象 / I 干预 / C 对照 / O 输出(必须量化:指标 + 单位 + 期望值),跑 FINER 自检
@@ -539,13 +513,13 @@ zcbot 的"skill"是一份可加载的工作流脚本(`skills/<name>/SKILL.md` +
 
 实际任务往往跨多个 skill,典型组合:
 
-- **写论文全流程**:analyze(拆问题) → stats_ml / pymatgen(算数据出结果) → research / documents(建文献矩阵) → plot_pub(先定图表) → paper(逐章起草 + 引文三角核验) → review(投稿前反谄媚终审) → 投出后收到审稿意见 → rebuttal(修回)
-- **修回全流程**:rebuttal(拆条分诊 + 逐点回复信) → review(需大改的章节深审 / 英文润色子模式) → documents / research(审稿人要求补引文时检索核验) → plot_pub(要求补图 / 改图时)
-- **写本子全流程**:analyze(拆问题) → research / documents(查文献) → stats_ml(算配方-性能模型出预实验数据) → plot_pub(出图) → proposal(写本子) → review(审稿)
-- **写专利全流程**:patent(挖点 + 检索 + 起草) → research(查现有技术) → plot_pub(出附图) → review(终审)
-- **写标准全流程**:analyze(定标准化对象) → stats_ml(配方-性能 / 精密度试验数据定指标) → research / documents(查国内外现有标准与现状) → standard(起草标准 + 编制说明) → plot_pub(出图) → review(送审前终审)
+- **写论文全流程**:analyze(拆问题) → stats_ml / pymatgen(算数据出结果) → literature(建文献矩阵) → plot_pub(先定图表) → paper(逐章起草 + 引文三角核验) → review(投稿前反谄媚终审) → 投出后收到审稿意见 → rebuttal(修回)
+- **修回全流程**:rebuttal(拆条分诊 + 逐点回复信) → review(需大改的章节深审 / 英文润色子模式) → literature(审稿人要求补引文时检索核验) → plot_pub(要求补图 / 改图时)
+- **写本子全流程**:analyze(拆问题) → literature(查出版物) → stats_ml(算配方-性能模型出预实验数据) → plot_pub(出图) → proposal(写本子) → review(审稿)
+- **写专利全流程**:patent(挖点 + 检索 + 起草) → literature(查现有技术出版物) → plot_pub(出附图) → review(终审)
+- **写标准全流程**:analyze(定标准化对象) → stats_ml(配方-性能 / 精密度试验数据定指标) → literature(查国内外现有标准与现状) → standard(起草标准 + 编制说明) → plot_pub(出图) → review(送审前终审)
 - **方向简报 → 立项**:brief(三路取数,出重要论文列表 + 内容总结,只描述) → analyze(把方向拆成子问题 + 路线图) → proposal(写本子、给建议) / paper(写综述);简报要做成汇报 → ppt
-- **PPT 汇报**:analyze(提炼论点) → research / documents(找数据 + 引文) → plot_pub(出图) → ppt(组装 deck) → imagegen(可选,做封面 / 引子页)
+- **PPT 汇报**:analyze(提炼论点) → literature(找数据 + 引文) → plot_pub(出图) → ppt(组装 deck) → imagegen(可选,做封面 / 引子页)
 - **晶体计算**:pymatgen(算 XRD / 相图) → plot_pub(出图) → proposal / patent(写到本子 / 交底书里)
 - **定制能力**:skill-creator(fork 某内置 skill,如 ppt / proposal) → 改造成本组 / 本人专属版本(术语 / 模板 / 默认值),之后日常任务直接用改造版
 

core/executor_docker.py

@@ -89,7 +89,7 @@ _CONTAINER_ENV = {
     "HOME": "/tmp",
 }
 
-# research skill 在容器里直连 paper_server,这两个 env 按需透传(host .env → docker exec -e)。
+# literature skill 在容器里直连 paper_server,这两个 env 按需透传(host .env → docker exec -e)。
 # PAPER_SERVER_API_KEY 是唯一刻意放进 sandbox 的凭证(低价值只读文献库 key,可随时在
 # paper_server admin 撤销),与「Bocha/ARK 等高价值 key 不入容器」的规矩不冲突;
 # PAPER_SERVER_URL 顺带透传,修掉 host 覆盖 URL 时 docker 模式仍用硬编码默认值的缺口。

scripts/smoke_paper_skill.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-"""Smoke: paper_server → zcbot research skill 三步链路。
+"""Smoke: paper_server → zcbot literature skill 三步链路。
 
 跑法: .venv/Scripts/python.exe scripts/smoke_paper_skill.py
 
@@ -33,7 +33,7 @@ if env_file.exists():
         k, _, v = line.partition("=")
         os.environ.setdefault(k.strip(), v.strip())
 
-from skills.research.paper import _BASE_URL, fetch_pdf, fetch_xml, get_paper, search
+from skills.literature.paper import _BASE_URL, fetch_pdf, fetch_xml, get_paper, search
 
 
 def _hr(title: str) -> None:

skills/analyze/SKILL.md

@@ -23,7 +23,7 @@ description: 科学问题分析 / 拆解 / 引导。用户提出模糊的高层
 - 用户已经写明白要做什么(配方对比 / 标准检测 / 文献综述 / 写本子)→ 直接走对应 skill
 - 用户问通识知识 / 名词定义 → 直接答
 - 用户要审稿 / 改文 → 走 review
-- 用户要做异常排查但已经定位到具体环节(只差查文献验证) → 走 research
+- 用户要做异常排查但已经定位到具体环节(只差查出版物验证) → 走 literature
 
 ## 资源
 
@@ -106,10 +106,10 @@ description: 科学问题分析 / 拆解 / 引导。用户提出模糊的高层
 
 - 阶段一不让用户确认 PICO 就开拆解(O 没量化的 issue tree 拆出来全是空话)
 - Issue tree 拆到 4 层以上(LLM 容易堆细节,3 层足够 R&D 决策用)
-- 叶子节点写"用 research skill"/"用 stats_ml skill"(skill 名硬编码,将来 skill 改名要回来改;用能力描述代替)
+- 叶子节点写"用 literature skill"/"用 stats_ml skill"(skill 名硬编码,将来 skill 改名要回来改;用能力描述代替)
 - 用户已经知道要做什么时强行让填 PICO(走对应 skill 即可,不要浪费时间)
 - 真去执行子问题(查文献 / 算 XRD / 跑回归) —— analyze 只做"想清楚",执行交棒下游
-- 编造文献 / 数据支撑某个分支的可行性(不知道就标 `<TODO>` + 建议接 research 验证)
+- 编造出版物 / 数据支撑某个分支的可行性(不知道就标 `<TODO>` + 建议接 literature 验证)
 - TRIZ / DoE 全套强推 —— 只在叶子节点性质匹配时用对应分支,不为了用框架而用
 - 报告写成学术综述(分支只是工具,产物是路线图不是 paper)
 

skills/analyze/references/issue_tree_patterns.md

@@ -86,7 +86,7 @@ P42.5 早强偏低
 
 - 拆出的叶子节点之间有重叠(违反 MECE 的 ME)—— 例:既有"原料 SiO2 含量"又有"配料 SiO2 比例",合并
 - 漏掉显然该有的分支(违反 MECE 的 CE)—— 例:讨论强度问题但漏了"养护条件"
-- 叶子标"用 research skill"/"用 stats_ml skill" —— 写能力描述,不写 skill 名(改名要回来改)
+- 叶子标"用 literature skill"/"用 stats_ml skill" —— 写能力描述,不写 skill 名(改名要回来改)
 - 叶子优先级全标"高" —— 假装 MECE,等于没排
 - 拆到 4 层才发现叶子全是 `<TODO>` —— 说明 PICO 阶段问题没问清,回阶段一
 - 拆完 tree 自己开始查文献做分析 —— analyze 只拆,执行交棒下游

skills/analyze/references/pico_template.md

@@ -68,7 +68,7 @@ PICO 填完后,5 个维度各给 1-5 分 + 一句话说明:
 
 - 用户问的是**文献调研类**("综述 X 领域") —— 直接 research,PICO 强行套反而别扭
 - 用户问的是**工程实施类**("怎么把 X 推到生产") —— 走工艺优化路线,PICO 仍可用但 I/C 改成"工艺参数 vs 现行工艺"
-- 用户的问题本身就是**工具选型**("用什么仪器测 X") —— 不需要 PICO,直接给经验答 / 走 research
+- 用户的问题本身就是**工具选型**("用什么仪器测 X") —— 不需要 PICO,直接给经验答 / 走 literature
 
 ## 拒绝信号(说明问题还没准备好)
 

skills/analyze/references/root_cause.md

@@ -91,5 +91,5 @@ Why 5: ... → ...
 - Fishbone 列了 30 条 —— 大杂烩,失去优先级意义;每支 2-5 条,总数 < 20
 - "原因"和"现象"混用(原因是过程:"温度漂移",不是名词标签:"温度") —— 拆错粒度
 - 标"高优先"但没给优先理由 —— 写一句"为什么这条优先"
-- 在 analyze skill 内部自己跑 5 Whys 自圆其说(模型自答自证) —— 验证步骤交棒下游(research 查文献 / 实验设计走 DoE)
+- 在 analyze skill 内部自己跑 5 Whys 自圆其说(模型自答自证) —— 验证步骤交棒下游(literature 查出版物 / 实验设计走 DoE)
 - 假设单根因(只有一条原因) —— 工程问题常多根因叠加,Fishbone 阶段就要并列多个高优先项

skills/analyze/templates/analysis_report.md

@@ -84,4 +84,4 @@
 
 ---
 
-**下一步建议**:<由 LLM 按当下 skill 清单匹配,例:"先用 research 能力查证假设 X,完成后再回 analyze 更新 §5">
+**下一步建议**:<由 LLM 按当下 skill 清单匹配,例:"先用 literature 能力查证假设 X,完成后再回 analyze 更新 §5">

skills/brief/SKILL.md

@@ -15,7 +15,7 @@ description: 生成科研方向简报(research direction briefing / 重要文献
 
 ## 边界(免得和别的 skill 撞)
 
-- vs `research`/`documents`:它们**只取文献**;brief 把取回的论文**组织成可读列表 + 客观总结**。
+- vs `literature`:它**只取出版物并核验证据**;brief 把取回的论文**组织成可读列表 + 客观总结**。
 - vs `paper`(review):paper 写**可投稿综述**(几十页、定论);brief 出**轻量速览**(几页、客观、不给判断)。
 - vs `analyze`:analyze 拆**科学问题**;brief 围绕**已定方向**列近期重要论文。
 - vs `proposal`:proposal 写**本子、给建议**;brief 只列论文 + 客观总结。要"对本院的建议" → 转 proposal。
@@ -35,18 +35,18 @@ description: 生成科研方向简报(research direction briefing / 重要文献
 2. **时间窗**:默认**近 1 年**(简报是"最新文献",窗口宜短);换算成 `year_gte`(今年见 system prompt)
 3. **期刊范围**:默认按方向所属子领域取 `journals.md` 主流期刊(Elsevier 优先);用户可增删指定刊
 4. **深度 / 篇数**:`flash` 10–20 篇 / `standard`(默认)20–40 篇 / `deep` 40–80 篇
-5. **数据源(默认三路并用)**:research + documents **都是获取文献的主力**(research 按期刊精确取最新 Elsevier 论文 + DOI;documents 取内部材料库全文),web search 取政策·标准·产业动向(**单列、不混进论文总结**)。某一路不可用时降级用其余两路,不整体放弃
+5. **数据源(默认三路并用)**:`literature` 的 paper_server + 内部材料库**都是获取文献的主力**(前者按期刊精确取最新 Elsevier 论文 + DOI,后者取内部材料库全文),web search 取政策·标准·产业动向(**单列、不混进论文总结**)。某一路不可用时降级用其余来源,不整体放弃
 6. **语言**:中文(默认)/ 英文
 7. **特殊关注点**(可选):想重点呈现的材料体系 / 方法(仍只描述,不给建议)
 
-## 阶段二:三路取数(research + documents 取文献 / web 取动向)
+## 阶段二:三路取数(literature 两个来源取文献 / web 取动向)
 
 **先读 `references/journals.md`**。**中文方向先转专业英文术语**(库主语料英文):低碳水泥→low-carbon cement / clinker substitution;SCM→supplementary cementitious materials / fly ash / GGBFS / calcined clay;LC3→limestone calcined clay cement;碳化养护→CO2 curing / carbonation。缩写与全称都试。
 
-**research(逐刊取最新 Elsevier 论文 + DOI)** —— `run_python`:
+**literature / paper_server(逐刊取最新 Elsevier 论文 + DOI)** —— `run_python`:
 
 ```python
-from skills.research.paper import search
+from skills.literature.paper import search
 # 逐刊拉最新:publication_name 精确匹配 + 时间窗;list 自带 abstract,看前 200-400 字判切题与分量
 for jname in ["Cement and Concrete Research", "Cement and Concrete Composites",
               "Construction and Building Materials", "Journal of Cleaner Production"]:
@@ -55,12 +55,12 @@ for jname in ["Cement and Concrete Research", "Cement and Concrete Composites",
 ```
 某刊精确名 0 命中 → 换 `keyword=<方向英文术语>` 再搜,从返回里挑 `publication_name` 命中目标刊的;仍空记"该刊本窗口库内无收录"。
 
-**documents(内部材料库取全文,材料类首选)** —— host-side tool `document_search`,中英 query 都行(后端跨语言语义检索);胶凝材料库 `classification_id=1`。取 `md_content` 既做候选也供引文核验抓锚点最顺。
+**literature / 内部材料库(取全文,材料类首选)** —— host-side tool `document_search`,中英 query 都行(后端跨语言语义检索);胶凝材料库 `classification_id=1`。取 `md_content` 既做候选也供引文核验抓锚点最顺。
 
 **web search(取动向)** —— 政策(双碳/碳配额)、标准(新国标/团标)、行业会议、企业产线中试。**单列"其他动向",不混进论文列表与总结**。
 
-- 汇成证据表 `<task_dir>/evidence.md`:期刊 | 标题 | 第一作者(机构)| 年-月 | 摘要概述 | DOI | 来源(research/documents/web)。
-- 跨源去重:同 DOI 一条(documents 全文优先,DOI 记自 research);web 不与论文去重、单列。
+- 汇成证据表 `<task_dir>/evidence.md`:期刊 | 标题 | 第一作者(机构)| 年-月 | 摘要概述 | DOI | 来源(paper_server/materials_library/web)。
+- 跨源去重:按 `literature` 规则合并,同 DOI 一条(内部材料库全文优先作内容证据,paper_server 的 DOI 元数据优先);web 不与论文去重、单列。
 
 > **context 纪律(省时省钱,务必遵守)**:检索结果(尤其全文 abstract)**落进 `evidence.md` / `selected_papers.json` 文件**,**不要在对话里反复 `run_python`/`print` 把整批 abstract 灌进上下文**。工具输出会永久留在 context 并每轮重发——同一批摘要 dump 三次,context 就滚成雪球(实测一次简报因此累计烧 2.5M 输入 token、跑满超时被掐断)。需要看某几篇时按需 `read` 文件片段,看完即弃,别整批重打。
 
@@ -89,9 +89,9 @@ for jname in ["Cement and Concrete Research", "Cement and Concrete Composites",
 
 ## 阶段四:引文核验(渲染前必跑)
 
-论文直接来自 research/documents,DOI 以**库返回字段为准**(不沿用记忆、不编造)。逐条核验:
+论文直接来自 `literature`,DOI 以**来源返回字段为准**(不沿用记忆、不编造)。逐条核验:
 
-1. **存在性**:`search()`/`get_paper(doi)` 或 documents 命中确认真实存在;查不到 → 标 `[未核实]`,告诉用户"找不到来源,请提供 DOI 或删去",**不编造**。
+1. **存在性**:`search()`/`get_paper(doi)` 或内部材料库命中确认真实存在;查不到 → 标 `[未核实]`,告诉用户"找不到来源,请提供 DOI 或删去",**不编造**。
 2. **支撑度**:摘要概述 / `[n]` 论断要和 abstract(或全文)一致;不一致 → **改概述迁就证据**,不是改证据。
 3. **web**:记原始 URL + 访问日期 + 发布机构,标"截至 <日期>";不当学术结论引。
 

skills/documents/SKILL.md

@@ -1,41 +0,0 @@
----
-name: documents
-description: 检索内部 7 个材料学科知识库中的论文、书籍及其他学术文档。适合材料领域主题检索、全文语义检索、性能或工艺数据查找；可与 research(paper_server)并用并按 DOI 或题名去重。
----
-
-# Documents
-
-`documents` 是内部材料知识库的客户端 skill。知识库覆盖胶凝、陶瓷、玻璃、晶体、复合、耐火和检验检测，提供跨语言语义检索、Markdown 正文片段和原件下载。
-
-## 选择与协作
-
-- 材料领域主题、性能数据或全文语义检索：优先使用 `documents`。
-- 跨学科发现、精确 DOI 或题录检索：优先使用 `research`。
-- 系统调研、综述或重要引用：可同时查询两者；按 DOI 去重，无 DOI 时按规范化题名、作者和年份去重。
-- 用户已提供文件或个人知识库路径：直接读取该来源。
-
-论文、书籍和书籍章节都可作为候选，来源类型本身不决定使用哪个 skill；以相关性、元数据完整度和可核验正文为准。
-
-## 工具
-
-本 skill 使用宿主工具，API Key 不进入 sandbox：
-
-- `document_list_kb()`：列出当前有效知识库。用户未指定材料方向且需要缩窄库范围时调用。
-- `document_search(queries, kb_names=None, classification_ids=None, max_documents=6, content_chars_per_doc=1200)`：批量搜索，返回文件元数据与截断的 `md_content`。中文和英文均可，专业术语可同时准备中英文表达。
-- `document_download(items)`：把选定原件下载到当前任务的 `documents/` 目录。`items` 使用搜索结果中的 `file_name` 和 `kb_name`。
-
-工具会自动限制批量大小、去重并控制返回体积。需要更多正文时，对少量高相关候选增加 `content_chars_per_doc`，或下载原件后读取。
-
-## 工作流
-
-1. 根据用户问题形成少量有区分度的查询；需要分类时先列知识库。
-2. 搜索并依据题名、文件名、正文片段和库来源筛选候选。
-3. 相关性判断可使用片段；论点、数据、公式、表格、章节或页码核验应读取足够正文或原件。
-4. 与 `research` 并查时合并去重，优先保留正文更完整、元数据更可靠的记录。
-5. 输出时区分“仅题录”“片段已核对”“全文已核对”，并标注可追溯的文件名、DOI 或其他真实标识。
-
-## 失败与真实性
-
-- 工具不可用或认证失败时，说明 `document_search` 当前不可用，并改用 `research` 或用户提供的文件。
-- 未命中时可调整术语、语言或库范围；没有新增检索思路时如实说明覆盖不足。
-- 只使用工具返回的 `file_name`、`kb_name` 和来源信息，不推测缺失的作者、DOI、ISBN、页码或正文内容。

skills/literature/SKILL.md

@@ -0,0 +1,67 @@
+---
+name: literature
+description: 检索、获取、合并与核验各类学术和技术出版物，包括期刊论文、书籍、书籍章节、会议论文、学位论文、技术报告、标准、专利、预印本及未来接入的其他出版物。适用于主题检索、精确题名/作者/DOI/ISBN/标准号查找、全文获取、跨来源去重、引文真实性和论断支撑度核验；按任务选择 paper_server、内部材料知识库及其他可用来源。不用于从零撰写论文、标准、专利或科研简报。
+---
+
+# Literature
+
+把出版物视为统一检索对象，把 `paper_server`、内部材料知识库和未来来源视为可替换的数据后端。按用户问题选择来源、证据深度和输出形式，不按来源拆成多个 skill。
+
+## 边界
+
+- 本 skill 负责发现、精确查找、题录识别、原件获取、跨源去重和证据核验。
+- 论文、书籍、章节、会议论文、学位论文、报告、标准、专利和预印本都可作为候选；新类型保留来源原始类型，不强行归为论文。
+- 写论文或综述使用 `paper`，生成科研简报使用 `brief`，写标准使用 `standard`，写专利交底书使用 `patent`；这些 skill 可消费本 skill 的证据。
+- 用户已提供文件或个人知识库路径时，直接读取该来源；只有任务要求补充、核验或扩展出版物时再检索。
+
+## 按需读取
+
+- 任何任务先读 `references/publication-model.md`，统一类型、标识符、来源和证据字段。
+- 使用 `paper_server` 时读 `references/source-paper-server.md`。
+- 使用内部材料知识库时读 `references/source-materials-library.md`。
+- 合并两个以上来源或处理版本、章节、标准、专利时读 `references/deduplication.md`。
+- 核验引文、数据、公式、表格、页码或具体论断时读 `references/evidence-verification.md`。
+
+## 来源选择
+
+- 材料主题、性能、配方、工艺、表征或全文语义检索：优先内部材料知识库。
+- DOI、题名、作者、期刊、年份或跨学科发现：优先 `paper_server`。
+- 系统调研、综述、重要引用或关键论断：并查可用来源。
+- 用户指定来源：只查指定来源，除非该来源无法满足用户要求并需要说明降级方案。
+- 某一路不可用：继续使用其他来源，并明确实际覆盖范围。
+
+出版物类型与来源是正交字段。例如一本书可来自内部材料库，一篇论文可同时来自两个后端；来源不同不等于出版物不同。
+
+## 工作流
+
+1. 识别任务是主题发现、精确查找、原件获取还是论断核验；提取类型、主题、时间、作者、载体和标识符约束。
+2. 形成少量有区分度的中英文查询。英文题名占多数的来源优先使用标准英文术语，同时保留缩写、全称和必要同义词。
+3. 按来源规则搜索并筛选候选。题名只用于初筛；摘要、正文片段或全文决定能否支持具体论断。
+4. 将多来源原始结果分别保存为 JSON，需要合并时运行：
+
+   ```bash
+   python <skill_dir>/scripts/merge_publications.py \
+     --input paper_server=raw-paper-server.json \
+     --input materials_library=raw-materials-library.json \
+     --output publications.json
+   ```
+
+5. 只对精确标识或完全一致的题名、主要责任者和年份自动合并；疑似重复保留并标记。不同版次、章节、标准修订版和专利族成员不得直接覆盖。
+6. 根据问题所需深度读取摘要、片段或全文。下载原件但没有实际读取，不得写成“全文已核对”。
+7. 输出真实题名、责任者、年份、载体、标识符、来源和证据等级，并列出未核实字段、来源冲突和可能重复项。
+
+## 证据等级
+
+- `metadata_only`：仅题录或标识符已核对。
+- `abstract_verified`：摘要已读取并核对。
+- `snippet_verified`：相关正文片段已读取并核对。
+- `fulltext_verified`：全文中的相关部分已读取并核对。
+
+出版物真实存在不代表它支持当前论断。支撑不足时缩窄或删除论断，不修改证据迁就论断。
+
+## 失败与真实性
+
+- 认证、网络或来源不可用时，指出具体来源和失败类型，不把单源失败写成全部文献不可用。
+- 未命中时可调整术语、语言、类型或过滤条件；没有新的检索思路时如实说明覆盖不足。
+- 只使用来源实际返回的题名、责任者、标识符、版本、页码和正文，不推测缺失字段。
+- 不把搜索摘要当作者摘要，不把目录命中当章节正文，不把下载成功当内容已经核验。

skills/literature/agents/openai.yaml

@@ -0,0 +1,4 @@
+interface:
+  display_name: "文献与出版物"
+  short_description: "检索、获取、合并、去重并系统核验各类学术与技术出版物"
+  default_prompt: "Use $literature to find and verify publications for this research question."

skills/literature/paper.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-"""paper_server 客户端 helper。base_url 默认硬编码,env 可覆盖。"""
+"""literature skill 的 paper_server 客户端 helper。"""
 from __future__ import annotations
 
 import os

skills/literature/references/deduplication.md

@@ -0,0 +1,30 @@
+# 出版物去重
+
+自动合并必须保守。先规范化标识符，再按出版物类型选择键；不确定时保留两条并标记可能重复。
+
+## 精确键
+
+- 论文、预印本、章节：规范化 DOI。
+- 书籍：规范化 ISBN 与版次；不同版次不合并。
+- 会议论文：DOI，或完全一致的题名、主要责任者、会议和年份。
+- 学位论文：完全一致的题名、作者、授予机构和年份。
+- 标准：发布机构、标准号和年份或版本。
+- 专利：公开号；申请号和专利族只用于关联。
+- 技术报告：发布机构和报告号。
+
+DOI 去除 `doi:`、`https://doi.org/`、空白和末尾标点，并转为小写。ISBN 去除分隔符并统一 ISBN-10/13 表示。
+
+## 无稳定标识符
+
+只有规范化题名、主要责任者和年份完全一致时自动合并。题名高度相似但字段不全或存在冲突时，只加入 `possible_duplicates`。
+
+章节不得与整书合并；不同版本、译本、标准修订版和专利族成员不得因题名相似自动覆盖。
+
+## 合并优先级
+
+- 保留所有来源的 `backend` 和 `source_id`。
+- 正式标识元数据优先于文件名推断。
+- 正文更完整的来源用于内容证据，但不因此覆盖另一来源更可靠的题录。
+- 非空字段冲突时保留首条值并记录 `conflicts`，不静默改写。
+
+使用 `scripts/merge_publications.py` 做机械规范化和精确合并。学术相关性、版本关系和论断支撑度仍由模型基于原始记录判断。

skills/literature/references/evidence-verification.md

@@ -0,0 +1,29 @@
+# 出版物证据核验
+
+把“出版物真实存在”和“出版物支持当前论断”分开核验。
+
+## 四级证据
+
+- `metadata_only`：只核对题录或标识符。
+- `abstract_verified`：已读取摘要并核对。
+- `snippet_verified`：已读取相关正文片段并核对。
+- `fulltext_verified`：已读取全文中的相关部分并核对。
+
+文件已经下载但未读取时仍不能标记 `fulltext_verified`。搜索引擎生成的摘要不是作者摘要，目录或题名命中不是正文证据。
+
+## 三步核验
+
+1. **存在性**：从可用来源取得真实题名、责任者、年份、载体和标识符；查不到则标记未核实。
+2. **交叉印证**：关键论断尽量由两个独立来源确认题录；字段冲突以可核验的正式标识元数据为准，并保留冲突记录。
+3. **支撑度**：定位与论断相关的摘要或正文锚点，判定为 `support`、`partial` 或 `not_support`。
+
+`partial` 时缩窄论断使其与证据一致；`not_support` 时删除引用或更换出版物。无法取得正文时可以用摘要做弱核验，但必须明确等级。
+
+## 特殊出版物
+
+- 书籍：核对具体版次和章节，不能用整书题录替代章节证据。
+- 标准：核对发布机构、标准号、年份和有效版本，具体要求需定位条款。
+- 专利：核对公开号、申请人和公开日期；权利要求、实施例和法律状态不能互相替代。
+- 报告与学位论文：核对发布或授予机构，避免把二次转载当原始来源。
+
+输出时为每条关键证据保留来源标识、核验层级和必要的位置说明。不得为补齐引用而推测出版信息。

skills/literature/references/publication-model.md

@@ -0,0 +1,68 @@
+# 统一出版物模型
+
+把“出版物是什么”和“从哪里取得”分开记录。保留来源原始字段；统一字段只用于跨源整理，不替代原始记录。
+
+## 类型
+
+使用以下开放枚举：
+
+- `article`：期刊论文
+- `book`：书籍、专著
+- `book_chapter`：书籍章节
+- `conference_paper`：会议论文
+- `proceedings`：会议论文集
+- `thesis`：学位论文
+- `report`：技术或研究报告
+- `standard`：标准
+- `patent`：专利文献
+- `preprint`：预印本
+- `dataset_publication`：数据集出版记录
+- `other`：尚未归类的出版物
+
+同时保留 `raw_type`。无法可靠映射时使用 `other`，不凭题名猜测。
+
+## 统一字段
+
+```yaml
+type: article
+raw_type: journal-article
+title: ""
+creators: []
+issued: {year: null, month: null, day: null}
+container: {title: "", type: "", volume: "", issue: "", pages: ""}
+publisher: {name: "", place: ""}
+edition: {label: "", number: null}
+identifiers:
+  doi: ""
+  isbn: []
+  issn: []
+  standard_number: ""
+  patent_application_number: ""
+  patent_publication_number: ""
+  report_number: ""
+relations:
+  is_part_of: ""
+  has_parts: []
+  edition_of: ""
+  translation_of: ""
+  patent_family: ""
+language: ""
+abstract: ""
+access: {has_abstract: false, has_snippet: false, has_fulltext: false, formats: [], local_paths: []}
+evidence_level: metadata_only
+sources: []
+```
+
+`creators` 可包含 `name`、`role` 和来源提供的 ORCID 等标识。`container` 表示论文所属期刊、章节所属书籍或会议论文所属论文集。
+
+## 层级与版本
+
+- 章节与整书是不同记录，通过 `container` 或来源关系关联。
+- 不同版次是不同记录；电子版、精装和平装是否属于同一版次，以版次和来源元数据判断。
+- 预印本与期刊版、会议版与扩展期刊版可建立关系，但不自动互相覆盖。
+- 标准修订版、修改单和旧版分别保留。
+- 专利族表示关联，不表示各公开号是重复记录。
+
+## 溯源
+
+每个 `sources` 条目至少保留 `backend`、`source_id` 和检索时间。原始批量结果单独落盘；统一记录不重复嵌入大段摘要或全文，避免文件和上下文膨胀。

skills/literature/references/source-materials-library.md

@@ -0,0 +1,24 @@
+# 内部材料知识库来源
+
+内部知识库覆盖胶凝、陶瓷、玻璃、晶体、复合、耐火和检验检测，提供跨语言语义检索、Markdown 正文片段和原件下载。API Key 留在宿主工具中，不进入 sandbox。
+
+## 工具
+
+- `document_list_kb()`：列出当前有效知识库。用户未指定材料方向且需要缩窄范围时调用。
+- `document_search(queries, kb_names=None, classification_ids=None, max_documents=6, content_chars_per_doc=1200)`：批量检索并返回元数据和截断的 `md_content`。
+- `document_download(items)`：把选定原件下载到当前任务的 `documents/` 目录。
+
+查询可使用中文或英文；复杂专业术语通常使用英文更精确。先规划互不重复的查询并批量调用，不逐个近义词反复搜索。
+
+## 使用深度
+
+- 题名、文件名、正文片段和知识库来源用于候选筛选。
+- 片段足以核验局部论断时无需下载原件。
+- 数据、公式、表格、章节、页码或版式需要更多上下文时，提高少量候选的片段长度或下载原件。
+- 下载只使用搜索返回的 `file_name` 和 `kb_name`，不编造来源标识。
+
+## 失败
+
+- 工具不存在表示宿主未配置 `DOCUMENT_SEARCH_API_KEY`；继续使用其他来源。
+- 认证、网络或知识库错误时说明内部材料库当前不可用。
+- 未命中时调整术语、语言或库范围；没有新增思路时如实说明覆盖不足。

skills/literature/references/source-paper-server.md

@@ -0,0 +1,30 @@
+# paper_server 来源
+
+`paper_server` 以 OpenAlex 元数据为基础，并按记录实际可用性提供摘要、PDF 或 XML。当前语料以英文为主，也包含中文记录。
+
+## 调用
+
+通过 `run_python` 使用 helper：
+
+```python
+from skills.literature.paper import search, get_paper, fetch_pdf, fetch_xml
+```
+
+- `search(keyword="", year=None, year_gte=None, year_lte=None, doi="", first_author="", publication_name="", has_pdf=None, is_oa=None, limit=10)`：搜索题录并返回摘要和全文可用状态。
+- `get_paper(id_or_doi)`：按内部 ID 或 DOI 获取完整记录。
+- `fetch_xml(id_or_doi, working_dir)` / `fetch_pdf(id_or_doi, working_dir)`：把可用全文保存到任务的 `papers/` 目录。
+
+helper 自动使用 `PAPER_SERVER_API_KEY` 和可选的 `PAPER_SERVER_URL`。只通过 helper 访问，由它处理认证、URL 和下载路径。
+
+## 查询与全文
+
+- 将中文概念转换为常用专业英文术语，并按需补中文、缩写、全称或同义词。
+- 用 DOI、题名、作者、出版物、年份和来源返回的 `type` 筛选候选。
+- 相关性初筛使用题名和摘要；精确数据、章节、图表或页码必须读取正文。
+- 结构化段落和参考文献优先 XML；版式、页码、公式和图表优先 PDF。只获取记录实际提供的格式。
+
+## 失败
+
+- 认证失败需要管理员检查 `PAPER_SERVER_API_KEY`。
+- DOI 未命中、格式缺失或服务器文件不存在时，改查其他候选或使用现有摘要，并降低证据等级。
+- 只引用返回记录中的真实字段，不补写缺失的 ISBN、出版社、版本或页码。

skills/literature/scripts/merge_publications.py

@@ -0,0 +1,390 @@
+"""Normalize and conservatively merge publication records from multiple backends."""
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import json
+import re
+import unicodedata
+from difflib import SequenceMatcher
+from pathlib import Path
+from typing import Any, Iterable
+
+
+EVIDENCE_LEVELS = (
+    "metadata_only",
+    "abstract_verified",
+    "snippet_verified",
+    "fulltext_verified",
+)
+
+TYPE_ALIASES = {
+    "article": "article",
+    "journal-article": "article",
+    "journal_article": "article",
+    "book": "book",
+    "book-chapter": "book_chapter",
+    "book_chapter": "book_chapter",
+    "chapter": "book_chapter",
+    "conference-paper": "conference_paper",
+    "conference_paper": "conference_paper",
+    "proceedings-article": "conference_paper",
+    "proceedings": "proceedings",
+    "thesis": "thesis",
+    "dissertation": "thesis",
+    "report": "report",
+    "standard": "standard",
+    "patent": "patent",
+    "preprint": "preprint",
+    "dataset": "dataset_publication",
+    "dataset_publication": "dataset_publication",
+}
+
+
+def normalize_doi(value: Any) -> str:
+    doi = str(value or "").strip().lower()
+    doi = re.sub(r"^(?:doi\s*:\s*|https?://(?:dx\.)?doi\.org/)", "", doi)
+    return doi.rstrip(".,;:)]}")
+
+
+def _isbn13_from_10(value: str) -> str:
+    core = "978" + value[:9]
+    total = sum((1 if i % 2 == 0 else 3) * int(ch) for i, ch in enumerate(core))
+    return core + str((10 - total % 10) % 10)
+
+
+def normalize_isbn(value: Any) -> str:
+    isbn = re.sub(r"[^0-9Xx]", "", str(value or "")).upper()
+    if len(isbn) == 10 and isbn[:9].isdigit() and (isbn[-1].isdigit() or isbn[-1] == "X"):
+        return _isbn13_from_10(isbn)
+    return isbn if len(isbn) == 13 and isbn.isdigit() else ""
+
+
+def normalize_title(value: Any) -> str:
+    title = unicodedata.normalize("NFKC", str(value or "")).casefold()
+    title = re.sub(r"[^\w]+", " ", title, flags=re.UNICODE)
+    return " ".join(title.split())
+
+
+def normalize_creator(value: Any) -> str:
+    if isinstance(value, dict):
+        value = value.get("name") or value.get("literal") or ""
+    return normalize_title(value)
+
+
+def normalize_type(value: Any) -> tuple[str, str]:
+    raw = str(value or "").strip()
+    key = raw.casefold().replace(" ", "-")
+    return TYPE_ALIASES.get(key, "other"), raw
+
+
+def _first(record: dict, *keys: str) -> Any:
+    for key in keys:
+        value = record.get(key)
+        if value not in (None, "", [], {}):
+            return value
+    return ""
+
+
+def _creator_list(record: dict) -> list[dict[str, str]]:
+    raw = _first(record, "creators", "authors")
+    if not raw:
+        raw = [_first(record, "first_author", "author", "creator")]
+    elif not isinstance(raw, list):
+        raw = [raw]
+    creators: list[dict[str, str]] = []
+    for item in raw:
+        if isinstance(item, dict):
+            name = str(item.get("name") or item.get("literal") or "").strip()
+            role = str(item.get("role") or "author").strip()
+            orcid = str(item.get("orcid") or "").strip()
+        else:
+            name, role, orcid = str(item or "").strip(), "author", ""
+        if name:
+            creators.append({"name": name, "role": role, "orcid": orcid})
+    return creators
+
+
+def _issued(record: dict) -> dict[str, int | None]:
+    issued = record.get("issued")
+    current = dict(issued) if isinstance(issued, dict) else {}
+    date_parts = str(record.get("publication_date") or "").split("-")
+    value = current.get("year") or _first(record, "publication_year", "year")
+    try:
+        year = int(value) if value not in (None, "") else int(date_parts[0]) if date_parts and date_parts[0] else None
+    except (TypeError, ValueError):
+        year = None
+    parts: dict[str, int | None] = {"year": year, "month": None, "day": None}
+    for index, key in ((1, "month"), (2, "day")):
+        candidate = current.get(key)
+        if candidate in (None, "") and len(date_parts) > index:
+            candidate = date_parts[index]
+        try:
+            parts[key] = int(candidate) if candidate not in (None, "") else None
+        except (TypeError, ValueError):
+            parts[key] = None
+    return parts
+
+
+def _string_list(value: Any, normalizer=None) -> list[str]:
+    values = value if isinstance(value, list) else [value]
+    out: list[str] = []
+    for item in values:
+        normalized = normalizer(item) if normalizer else str(item or "").strip()
+        if normalized and normalized not in out:
+            out.append(normalized)
+    return out
+
+
+def normalize_record(record: dict[str, Any], backend: str) -> dict[str, Any]:
+    identifiers = dict(record.get("identifiers") or {})
+    doi = normalize_doi(_first(identifiers, "doi") or record.get("doi"))
+    isbn = _string_list(_first(identifiers, "isbn") or record.get("isbn"), normalize_isbn)
+    issn = _string_list(_first(identifiers, "issn") or record.get("issn"))
+    publication_type, raw_type = normalize_type(_first(record, "type", "publication_type"))
+    title = str(_first(record, "title", "file_name") or "").strip()
+    creators = _creator_list(record)
+    abstract = str(record.get("abstract") or "").strip()
+    snippet = str(_first(record, "snippet", "md_content") or "").strip()
+    formats = _string_list((record.get("access") or {}).get("formats") if isinstance(record.get("access"), dict) else [])
+    if record.get("has_fulltext_pdf") and "pdf" not in formats:
+        formats.append("pdf")
+    if record.get("has_fulltext_xml") and "xml" not in formats:
+        formats.append("xml")
+    evidence = str(record.get("evidence_level") or "metadata_only")
+    if evidence not in EVIDENCE_LEVELS:
+        evidence = "metadata_only"
+    source_id = str(_first(record, "id", "source_id", "file_name") or "")
+    container = dict(record.get("container") or {})
+    container.setdefault("title", str(_first(record, "publication_name", "container_title") or ""))
+    container.setdefault("type", "")
+    container.setdefault("volume", str(record.get("volume") or ""))
+    container.setdefault("issue", str(record.get("issue") or ""))
+    container.setdefault("pages", str(_first(record, "pages", "page") or ""))
+    raw_publisher = record.get("publisher")
+    if isinstance(raw_publisher, str):
+        publisher = {"name": raw_publisher, "place": ""}
+    else:
+        publisher = dict(raw_publisher or {})
+    publisher.setdefault("name", str(record.get("publisher_name") or ""))
+    publisher.setdefault("place", str(record.get("publisher_place") or ""))
+    raw_edition = record.get("edition")
+    if isinstance(raw_edition, str):
+        edition = {"label": raw_edition, "number": None}
+    else:
+        edition = dict(raw_edition or {})
+    edition.setdefault("label", str(record.get("edition_label") or ""))
+    edition.setdefault("number", record.get("edition_number"))
+    raw_relations = record.get("relations")
+    relations = dict(raw_relations) if isinstance(raw_relations, dict) else {}
+    relations.setdefault("is_part_of", str(record.get("is_part_of") or ""))
+    relations["has_parts"] = _string_list(relations.get("has_parts") or record.get("has_parts") or [])
+    relations.setdefault("edition_of", str(record.get("edition_of") or ""))
+    relations.setdefault("translation_of", str(record.get("translation_of") or ""))
+    relations.setdefault("patent_family", str(record.get("patent_family") or ""))
+    return {
+        "type": publication_type,
+        "raw_type": raw_type,
+        "title": title,
+        "creators": creators,
+        "issued": _issued(record),
+        "container": container,
+        "publisher": publisher,
+        "edition": edition,
+        "identifiers": {
+            "doi": doi,
+            "isbn": isbn,
+            "issn": issn,
+            "standard_number": str(_first(identifiers, "standard_number") or record.get("standard_number") or "").strip(),
+            "patent_application_number": str(_first(identifiers, "patent_application_number") or record.get("patent_application_number") or "").strip(),
+            "patent_publication_number": str(_first(identifiers, "patent_publication_number") or record.get("patent_publication_number") or "").strip(),
+            "report_number": str(_first(identifiers, "report_number") or record.get("report_number") or "").strip(),
+        },
+        "relations": relations,
+        "language": str(record.get("language") or "").strip(),
+        "abstract": abstract,
+        "access": {
+            "has_abstract": bool(abstract or record.get("has_abstract")),
+            "has_snippet": bool(snippet),
+            "has_fulltext": bool(formats or record.get("has_fulltext")),
+            "formats": formats,
+            "local_paths": _string_list((record.get("access") or {}).get("local_paths") if isinstance(record.get("access"), dict) else record.get("local_paths") or []),
+        },
+        "evidence_level": evidence,
+        "sources": [{
+            "backend": backend,
+            "source_id": source_id,
+            "retrieved_at": str(record.get("retrieved_at") or ""),
+        }],
+        "conflicts": {},
+    }
+
+
+def _edition_key(record: dict[str, Any]) -> str:
+    edition = record.get("edition") or {}
+    return normalize_title(edition.get("number") or edition.get("label"))
+
+
+def exact_key(record: dict[str, Any]) -> str:
+    ids = record["identifiers"]
+    if ids.get("doi"):
+        return "doi:" + ids["doi"]
+    year = record["issued"].get("year") or ""
+    publisher = normalize_title(record["publisher"].get("name"))
+    if record["type"] == "standard" and ids.get("standard_number"):
+        return f"standard:{publisher}:{normalize_title(ids['standard_number'])}:{year}"
+    if record["type"] == "patent" and ids.get("patent_publication_number"):
+        return "patent:" + normalize_title(ids["patent_publication_number"])
+    if record["type"] == "report" and ids.get("report_number"):
+        return f"report:{publisher}:{normalize_title(ids['report_number'])}"
+    if record["type"] == "book" and ids.get("isbn"):
+        return f"book:{ids['isbn'][0]}:{_edition_key(record)}"
+    title = normalize_title(record.get("title"))
+    creators = record.get("creators") or []
+    creator = normalize_creator(creators[0]) if creators else ""
+    if title and creator and year:
+        extra = _edition_key(record) if record["type"] == "book" else ""
+        if record["type"] == "book_chapter":
+            extra = normalize_title(record["container"].get("title"))
+        return f"fallback:{record['type']}:{title}:{creator}:{year}:{extra}"
+    return ""
+
+
+def _add_conflict(target: dict[str, Any], field: str, value: Any) -> None:
+    if value in (None, "", [], {}):
+        return
+    values = target["conflicts"].setdefault(field, [])
+    if value not in values:
+        values.append(value)
+
+
+def merge_record(target: dict[str, Any], incoming: dict[str, Any]) -> None:
+    for source in incoming["sources"]:
+        if source not in target["sources"]:
+            target["sources"].append(source)
+    if EVIDENCE_LEVELS.index(incoming["evidence_level"]) > EVIDENCE_LEVELS.index(target["evidence_level"]):
+        target["evidence_level"] = incoming["evidence_level"]
+    if not target["abstract"] and incoming["abstract"]:
+        target["abstract"] = incoming["abstract"]
+    elif target["abstract"] and incoming["abstract"] and target["abstract"] != incoming["abstract"]:
+        _add_conflict(target, "abstract", incoming["abstract"])
+    for flag in ("has_abstract", "has_snippet", "has_fulltext"):
+        target["access"][flag] = target["access"][flag] or incoming["access"][flag]
+    for field in ("formats", "local_paths"):
+        for value in incoming["access"][field]:
+            if value not in target["access"][field]:
+                target["access"][field].append(value)
+    for field in ("doi", "standard_number", "patent_application_number", "patent_publication_number", "report_number"):
+        current, value = target["identifiers"].get(field), incoming["identifiers"].get(field)
+        if not current and value:
+            target["identifiers"][field] = value
+        elif current and value and current != value:
+            _add_conflict(target, f"identifiers.{field}", value)
+    for field in ("isbn", "issn"):
+        for value in incoming["identifiers"].get(field, []):
+            if value not in target["identifiers"][field]:
+                target["identifiers"][field].append(value)
+    for field in ("title", "raw_type", "language"):
+        current, value = target.get(field), incoming.get(field)
+        if not current and value:
+            target[field] = value
+        elif current and value and normalize_title(current) != normalize_title(value):
+            _add_conflict(target, field, value)
+    for field in ("container", "publisher", "edition"):
+        for key, value in incoming[field].items():
+            current = target[field].get(key)
+            if not current and value not in (None, ""):
+                target[field][key] = value
+            elif current and value not in (None, "") and current != value:
+                _add_conflict(target, f"{field}.{key}", value)
+    for key, value in incoming["relations"].items():
+        current = target["relations"].get(key)
+        if isinstance(value, list):
+            if not isinstance(current, list):
+                current = []
+                target["relations"][key] = current
+            for item in value:
+                if item not in current:
+                    current.append(item)
+        elif not current and value:
+            target["relations"][key] = value
+        elif current and value and current != value:
+            _add_conflict(target, f"relations.{key}", value)
+
+
+def merge_publications(records: Iterable[tuple[str, dict[str, Any]]]) -> dict[str, Any]:
+    publications: list[dict[str, Any]] = []
+    key_to_index: dict[str, int] = {}
+    for backend, raw in records:
+        normalized = normalize_record(raw, backend)
+        key = exact_key(normalized)
+        if key and key in key_to_index:
+            merge_record(publications[key_to_index[key]], normalized)
+        else:
+            if key:
+                key_to_index[key] = len(publications)
+            publications.append(normalized)
+
+    possible: list[dict[str, Any]] = []
+    for left_index, left in enumerate(publications):
+        left_title = normalize_title(left["title"])
+        if not left_title:
+            continue
+        for right_index in range(left_index + 1, len(publications)):
+            right = publications[right_index]
+            if left["type"] != right["type"]:
+                continue
+            left_year, right_year = left["issued"]["year"], right["issued"]["year"]
+            if left_year and right_year and abs(left_year - right_year) > 1:
+                continue
+            ratio = SequenceMatcher(None, left_title, normalize_title(right["title"])).ratio()
+            if ratio >= 0.93:
+                possible.append({
+                    "left_index": left_index,
+                    "right_index": right_index,
+                    "left_title": left["title"],
+                    "right_title": right["title"],
+                    "title_similarity": round(ratio, 4),
+                })
+    return {"publications": publications, "possible_duplicates": possible}
+
+
+def _load_records(path: Path) -> list[dict[str, Any]]:
+    data = json.loads(path.read_text(encoding="utf-8"))
+    if isinstance(data, list):
+        return data
+    if not isinstance(data, dict):
+        raise ValueError(f"{path}: JSON 顶层必须是列表或对象")
+    for key in ("records", "publications", "results"):
+        if isinstance(data.get(key), list):
+            return data[key]
+    nested = data.get("data")
+    if isinstance(nested, list):
+        return nested
+    raise ValueError(f"{path}: 未找到 records/publications/results 列表")
+
+
+def main(argv: list[str] | None = None) -> int:
+    parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
+    parser.add_argument("--input", action="append", required=True, metavar="BACKEND=PATH")
+    parser.add_argument("--output", required=True, type=Path)
+    args = parser.parse_args(argv)
+    records: list[tuple[str, dict[str, Any]]] = []
+    for spec in args.input:
+        if "=" not in spec:
+            parser.error("--input 必须使用 BACKEND=PATH")
+        backend, raw_path = spec.split("=", 1)
+        backend = backend.strip()
+        if not backend:
+            parser.error("--input 的 BACKEND 不可为空")
+        records.extend((backend, item) for item in _load_records(Path(raw_path)))
+    result = merge_publications(records)
+    args.output.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    args.output.write_text(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2) + "\n", encoding="utf-8")
+    print(f"[OK] merged {len(records)} source records into {len(result['publications'])} publications")
+    if result["possible_duplicates"]:
+        print(f"[WARN] possible duplicates: {len(result['possible_duplicates'])}")
+    return 0
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    raise SystemExit(main())

skills/paper/SKILL.md

@@ -15,10 +15,10 @@ description: 撰写学术期刊投稿论文(中文核心 / 英文 SCI;原创研
 |---|---|
 | vs `proposal` | proposal 写**本子/任务书**(立项依据骨架);paper 写**期刊投稿稿**(IMRaD 骨架)。两者各自独立 |
 | vs `review` | review 改**已有稿**;paper **从零起草**。paper 阶段六终审**调用** review 的协议,不重复造 |
-| vs `research`/`documents` | 它们查文献;paper 是消费方,引文核验(阶段五)接到它们头上 |
+| vs `literature` | 它查出版物并核验证据;paper 是消费方,引文核验(阶段五)接到它头上 |
 | vs `patent`/`standard` | 写交底书→patent;写标准→standard |
 
-**何时不用**:只改不写→review;写本子→proposal;只查文献→research/documents;只出图→plot_pub。
+**何时不用**:只改不写→review;写本子→proposal;只查出版物→literature;只出图→plot_pub。
 
 ## 资源
 
@@ -35,7 +35,7 @@ description: 撰写学术期刊投稿论文(中文核心 / 英文 SCI;原创研
 - `references/figure_discipline.md` —— 一图一论断 / panel 角色 / 主图 vs 补充材料 / 图例规则(plot_pub 管画好一张图,这份管图和论文的关系)
 
 **阶段五必读**:
-- `references/citation_verify.md` —— 引文三角核验协议(存在性 / 三角印证 / 支撑度,接 documents/research)
+- `references/citation_verify.md` —— 引文三角核验协议(存在性 / 三角印证 / 支撑度,接 literature)
 
 **阶段六必读**:
 - `references/submission_audit.md` —— 投稿前审计六步(前半对齐 / 图例同步 / 术语漂移 / 机理语言)+ 数据可用性声明模式
@@ -93,8 +93,8 @@ spec 定下「类型 + 语言」后,**按 §资源 条件加载**对应的 cite_
 
 > 移植自 ARS,后端用 zcbot 自己的库。Introduction 与 Discussion 靠这份矩阵,不靠记忆。
 
-1. 据 spec §3/§4 的贡献与 gap,列要查的主题(英文 keyword 优先,见 research/documents 规则)
-2. 用 `documents`(材料类优先,中英 query 都行)/ `research`(要 DOI 走这个)检索,建矩阵到 `<task_dir>/lit_matrix.md`:
+1. 据 spec §3/§4 的贡献与 gap,列要查的主题(英文 keyword 优先,见 literature 规则)
+2. 用 `literature` 检索(材料类全文语义优先内部材料库,精确 DOI 优先 paper_server),建矩阵到 `<task_dir>/lit_matrix.md`:
 
    | 文献(真实条目) | DOI | 一句话贡献 | 在本文用在哪(Intro/Methods/Disc) |
    |---|---|---|---|
@@ -143,7 +143,7 @@ spec 定下「类型 + 语言」后,**按 §资源 条件加载**对应的 cite_
 
 > 论文最致命的失分是编造引文 / 引而不实。**逐条**走 `references/citation_verify.md` 三层:
 
-1. **存在性**:每条引文在 documents/research 查到真实条目,字段以库返回为准;查不到标 `[未核实]`,**不编造**
+1. **存在性**:每条引文在 literature 查到真实条目,字段以来源返回为准;查不到标 `[未核实]`,**不编造**
 2. **三角印证**:关键论断的支撑引文至少两个独立来源一致
 3. **支撑度**:抓回 md_content/PDF,定位 ≤25 词锚点原文,判 support/partial/not-support;partial→**改论断迁就证据**,not-support→删或换
 4. 台账写 `<task_dir>/CITATIONS.md`;只有 verified 的进编号

skills/paper/references/citation_verify.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 论文最致命的失分是**编造引文**(hallucinated citation)与**引而不实**(cite 的文献不支撑该论断)。
 本协议把每条引文从"看起来对"逼到"经得起查"。移植自 ARS 的 triangulation + claim-faithfulness 思路,
-**后端换成 zcbot 自己的 `documents` / `research` 库**(它们本就带 DOI + md_content,做 anchor 比对反而更顺)。
+**检索入口换成 zcbot 的 `literature` skill**(paper_server 与内部材料库可交叉提供 DOI、摘要和正文锚点)。
 
 > 这是**协议**不是脚本 —— 你(模型)拿 host-side tool 逐条执行。quality_check.py 只做机械的
 > orphan/uncited/编号核对,真伪与支撑度靠本协议。
@@ -18,7 +18,7 @@
 
 每条引文先确认"这篇文献真实存在":
 
-1. `documents` 库语义检索(材料类优先,中英 query 都行)/ `research` 库 `search()` / `get_paper(doi)`
+1. 用 `literature` 检索：材料类优先内部材料库语义检索，精确 DOI 使用 paper_server 的 `search()` / `get_paper(doi)`
 2. 命中 → 记下真实 DOI / 作者 / 年份 / 期刊 / 卷期页;**以库里返回为准**,不沿用记忆里的字段
 3. 两个库都查不到 → 标 `[未核实]`,**不得编造条目**;告诉用户"这条找不到来源,请提供 PDF/DOI 或删去该论断"
 
@@ -26,7 +26,7 @@
 
 关键论断(创新点对比、机理依据、定量结论)的支撑引文,**至少两个独立信息源一致**才算稳:
 
-- documents 命中 + research/DOI 一致 → 通过
+- 内部材料库命中 + paper_server/DOI 一致 → 通过
 - 仅单一来源 → 标"单源,谨慎",提示用户复核
 - 不同来源字段冲突(年份/卷期不一致)→ 以可验证的 DOI 元数据为准,修正条目
 
@@ -34,7 +34,7 @@
 
 最容易翻车的一层:文献存在,但**并不支撑你写的那句话**。逐条做:
 
-1. 抓回该文献的 `md_content`(documents 直接给整篇 Markdown)/ `fetch_xml` / `fetch_pdf`(research)
+1. 抓回该文献的 `md_content`(内部材料库正文片段)/ `fetch_xml` / `fetch_pdf`(paper_server)
 2. 在原文里定位与论断相关的**锚点证据**:一句 ≤25 词的原文引语 + 出现的段落/小节位置
 3. 判定支撑度三档:
    - **support**:原文明确支撑该论断 → 通过
@@ -50,7 +50,7 @@
 # 引文核验台账
 > 每条引文的存在性/三角/支撑度核验结果。渲染前所有条目应为 verified 或经用户确认。
 
-- [1] Provis & Bernal 2014, Annu. Rev. Mater. Res. 44:299 | exists:✓(documents+DOI) | triangulate:✓ | claim:support "geopolymers form via dissolution-polymerisation"(§2.1) | status: verified
+- [1] Provis & Bernal 2014, Annu. Rev. Mater. Res. 44:299 | exists:✓(materials_library+DOI) | triangulate:✓ | claim:support "geopolymers form via dissolution-polymerisation"(§2.1) | status: verified
 - [2] <author> <year> ... | exists:✓ | claim:partial → 已把"显著提高"改为"在 28d 提高约 12%" | status: verified-revised
 - [3] <author> ... | exists:✗ 两库未命中 | status: 待用户提供来源
 ```

skills/paper/references/cite_elsevier.md

@@ -11,7 +11,7 @@
 ## 真实性铁律
 
 - ❌ 不可编造 authors / year / journal / volume / pages / DOI
-- ✅ 引文必须经 `citation_verify.md` 核验(优先 documents / research 库)
+- ✅ 引文必须经 `citation_verify.md` 核验(走 literature 的可用来源)
 - ✅ 用户给 BibTeX / RIS 你只排版
 
 ## 文中标注(numbered)

skills/paper/references/cite_gbt7714.md

@@ -8,7 +8,7 @@
 
 - ❌ **不可编造**作者 / 年份 / 期刊 / 卷期 / 页码 / DOI
 - ❌ **不可凭印象**写"某某 2020 提到过…" —— 大概率错
-- ✅ 引文必须经 `citation_verify.md` 的核验流程拿到真实条目(优先查 documents / research 库)
+- ✅ 引文必须经 `citation_verify.md` 的核验流程拿到真实条目(使用 literature)
 - ✅ 用户给 BibTeX / EndNote / 纯文本均可,你只**排版**,不补全凭空内容
 
 ## 文中标注
@@ -42,7 +42,7 @@ Provis 等 [2] 提出了地聚物的纳米结构演化模型。
 ## 写作流程(与 citation_verify 配合)
 
 1. 起草正文时,引用处先放占位符 `[CITE-<关键词>]`(如 `[CITE-geopolymer-strength]`)
-2. 草稿成形后,走 `citation_verify.md`:对每个占位逐条查 documents / research 拿真实文献
+2. 草稿成形后,走 `citation_verify.md`:对每个占位逐条用 literature 拿真实文献
 3. 核验通过的文献按**文中首次出现顺序**编号,占位符替换成 `[1][2][3]...`
 4. 按 GB/T 7714 重排 `06_references.md`
 

skills/patent/SKILL.md

@@ -59,8 +59,8 @@ markitdown https://example.com/ -o <task_dir>/source/外部.md
 3. **执行检索**(优先级从高到低):
    - **`web_search`** —— 优先搜中国专利文库 / Google Patents / 期刊综述。query 里带 `site:patents.google.com` / `专利` / `CN10` 等限定符可显著提升信号
    - **`web_fetch`** —— 命中的关键专利/论文页拉全文摘要
-   - **`documents` skill** —— 本地材料学科库(7 个学科共 100W+ 论文)如果命中
-   - **`research` skill** —— OpenAlex 学术文献库,找综述与对比方案
+   - **`literature` 的内部材料库来源** —— 本地 7 个材料学科库,如果命中则读取正文证据
+   - **`literature` 的 paper_server 来源** —— OpenAlex 元数据基础的出版物库,找综述与对比方案
 4. **每条命中归档** (写到 spec §4):
    - 公开号 / 标题 / 申请人 / 公开日 (专利) 或 DOI / 作者 / 期刊 / 年 (论文)
    - 一句话概括其技术方案

skills/patent/references/prior_art_search.md

@@ -51,9 +51,9 @@ A ∩ (B | C)     # 核心 + (对象 | 效果) — 较宽
 |---|---|---|---|
 | 1 | **中国专利公开** | `web_search` + `site:patents.google.com country:CN` 或 `site:cnipa.gov.cn` | **必查** — 同地区先发的优先权可能挡你的路 |
 | 2 | **国际专利** | `web_search` + `site:patents.google.com` / `site:wipo.int` | **必查** — 国外同款方案也算现有技术 |
-| 3 | **学术论文** | `research` skill (OpenAlex) / `documents` skill (材料库) / `web_search` + `site:arxiv.org` | **强烈推荐** — 论文公开早于专利,常是创造性杀手 |
+| 3 | **学术论文** | `literature` skill (paper_server + 内部材料库) / `web_search` + `site:arxiv.org` | **强烈推荐** — 论文公开早于专利,常是创造性杀手 |
 | 4 | **行业产品/公开演示** | `web_search` 一般 query | 视情况 — 大厂博客 / 产品文档 / 会议演示 |
-| 5 | **本地文献库** | `documents` skill (材料学科 7 个库) / `research` skill (paper_server) | 涉及材料 / 化学 / 工程领域时优先 |
+| 5 | **本地文献库** | `literature` skill 的内部材料库与 paper_server 来源 | 涉及材料 / 化学 / 工程领域时优先 |
 
 > 注:CNIPA 官网爬虫本 skill **不实现**(反爬重 + 维护成本高)。如果用户要正式可作为 IDS 提交的检索证据,建议人工跑专利数据库(智慧芽 / Patentics / incoPat / 谷歌 Patents 自己手动检索)。本 skill 出的检索结论定位为"代理师写文件前的尽职检索 + 风险预警",不替代正式律所/代理所检索。
 

skills/rebuttal/SKILL.md

@@ -15,7 +15,7 @@ description: 回复期刊审稿意见(修回)。把编辑决定信 / 审稿人
 |---|---|
 | vs `paper` | paper **从零写投稿稿**;rebuttal 处理**投出去之后收到的审稿意见**。paper 阶段六的投稿件(首投 cover letter)也不归这里 —— 这里只管修回 |
 | vs `review` | review 是**替作者审自己的稿**(审稿人视角挑毛病);rebuttal 是**答别人审出来的毛病**。修回中要大改某章时可调 review 深审该章 |
-| vs `research`/`documents` | 审稿人要求补引文时,引文的真实性核验接到它们头上(复用 paper 的 citation_verify 三层协议) |
+| vs `literature` | 审稿人要求补引文时,引文的真实性核验接到它头上(复用 paper 的 citation_verify 三层协议) |
 
 **何时不用**:还没投稿 / 没有审稿意见→paper 或 review;申诉拒稿决定(appeal)→ 不是修回,流程不同,明确告知用户本 skill 只处理修回,申诉信可给建议但不套本流程。
 
@@ -81,7 +81,7 @@ markitdown <path>/manuscript.docx      -o <task_dir>/source/manuscript.md
 
 **A. 稿件修改**(有原稿时):
 1. 按 tracker 逐条落实改动,产出 `<task_dir>/manuscript_changes.md`:每条 ID 对应「修改位置 + 修改前 → 修改后」对照(位置用章节名;**行号只有用户给了才写,不编**)
-2. 需要大改某章(如重写 Discussion)→ 调 `review` skill 深审该章;需要补引文 → 走 `documents`/`research` 检索并按 paper 的 `citation_verify.md` 三层核验,**未核验的引文不进回复信**
+2. 需要大改某章(如重写 Discussion)→ 调 `review` skill 深审该章;需要补引文 → 走 `literature` 检索并按 paper 的 `citation_verify.md` 三层核验,**未核验的引文不进回复信**
 3. 补的实验 / 分析数据**只能来自用户**,数据没到就保持占位
 
 **B. 逐审稿人起草回复信**(写到 `<task_dir>/response/`,一个审稿人一个文件 `NN_reviewer<N>.md`):

skills/rebuttal/references/comment_taxonomy.md

@@ -20,7 +20,7 @@
 | 方法 | 方法细节缺失 / 不可复现 / 仪器参数与标准未写 | 向用户要精确细节(型号 / 参数 / 标准号) |
 | 统计 | 检验不当 / 缺效应量 / 多重检验 / 样本量不足 | 向用户要检验名 / 样本量 / 置信区间;**不许编数** |
 | 数据与材料 | 缺数据可用性 / 原始数据不可得 | 向用户要存储库 / DOI / 获取途径 |
-| 引文与定位 | 漏引前人工作 / 新颖性表述不准 | 只加**经核验**的引文(走 documents/research + citation_verify) |
+| 引文与定位 | 漏引前人工作 / 新颖性表述不准 | 只加**经核验**的引文(走 literature + citation_verify) |
 | 范围与可行性 | 要求超出本文范围的实验 / 期刊契合度 | 认可价值 → 给替代证据 → 以研究设计为界婉拒 |
 | 伦理与合规 | 缺审批号 / 知情同意 / 图像完整性 | 通常 `blocking`,向用户要准确审批信息 |
 

skills/rebuttal/references/difficult_cases.md

@@ -40,7 +40,7 @@ R1 要求删的,R2 要求扩;R1 要简化模型,R2 要加参数。
 
 ## 6. 要求引用特定文献(疑似 coercive citation)
 
-- 逐篇判断**真实相关性**:相关 → 走 documents/research 核验后加(`ADD_CITATION`),措辞中性;不相关 → 婉拒,说明本文定位,不暗示审稿人自引
+- 逐篇判断**真实相关性**:相关 → 走 literature 核验后加(`ADD_CITATION`),措辞中性;不相关 → 婉拒,说明本文定位,不暗示审稿人自引
 - 不核验就照单全收 = 把编造引文风险带进修回
 
 ## 7. 转投稿(transfer after review)

skills/research/SKILL.md

@@ -1,46 +0,0 @@
----
-name: research
-description: 检索 paper_server 中的论文、书籍和书籍章节，获取题录、DOI、摘要及可用的 PDF/XML 全文。适合跨学科文献发现、精确文献查找和引文核验；材料领域可与 documents 并用。
----
-
-# Research
-
-`research` 是 zcbot 对独立 `paper_server` 项目的客户端适配。`paper_server` 以 OpenAlex 元数据为基础，并按记录实际可用性提供摘要、PDF 或 XML；当前语料以英文为主，也包含中文文献。
-
-## 选择与协作
-
-- 跨学科发现、题名或 DOI 检索、出版类型识别：优先使用 `research`。
-- 材料领域全文语义检索、性能或工艺数据：优先使用 `documents`。
-- 系统调研、综述或重要引用：可同时查询两者；按 DOI 去重，无 DOI 时按规范化题名、作者和年份去重。
-- 用户已提供具体文件：直接读取；用户只提供题录而任务要求核验论断时，继续获取摘要或全文。
-
-论文、书籍和书籍章节均可检索。是否读取摘要、XML 或 PDF，由用户问题所需的证据深度决定。
-
-## 调用方式
-
-通过 `run_python` 使用 helper：
-
-```python
-from skills.research.paper import search, get_paper, fetch_pdf, fetch_xml
-```
-
-- `search(keyword="", year=None, year_gte=None, year_lte=None, doi="", first_author="", publication_name="", has_pdf=None, is_oa=None, limit=10)`：搜索题录，返回类型、题名、作者、年份、期刊或出版物、DOI、摘要及全文可用状态。
-- `get_paper(id_or_doi)`：按 `paper_server` ID 或 DOI 获取单条完整记录。
-- `fetch_xml(id_or_doi, working_dir)` / `fetch_pdf(id_or_doi, working_dir)`：把可用全文下载到当前任务的 `papers/` 目录并返回相对路径。
-
-helper 自动使用 `PAPER_SERVER_API_KEY` 和可选的 `PAPER_SERVER_URL`。通过 helper 访问 `paper_server`，由它处理认证、URL 和下载路径。
-
-## 工作流
-
-1. 将用户概念转换为常用专业术语；英文题名占多数时优先使用英文，并可用中文或同义词补充。
-2. 用主题、年份、作者、出版物或 DOI 搜索并筛选候选；`type` 可帮助识别论文、书籍和章节。
-3. 相关性初筛可使用题名和摘要；精确论断、数据、章节、图表或页码应获取足够正文。
-4. 结构化段落和参考文献通常适合读取 XML；版式、页码、公式和图表通常适合读取 PDF。只获取记录实际提供的格式。
-5. 与 `documents` 并查时合并去重，输出中区分“仅题录”“摘要已核对”“全文已核对”。
-
-## 失败与真实性
-
-- 认证或网络失败时，明确说明 `paper_server` 当前不可用；认证失败需要管理员检查 zcbot 的 `PAPER_SERVER_API_KEY` 配置。
-- DOI 未命中、全文格式缺失或服务器文件不存在时，可改查其他候选或使用现有摘要，不把“已收录”写成“已读全文”。
-- 未命中时可调整术语和过滤条件；没有新增检索思路时如实说明覆盖不足。
-- 只引用返回记录中的真实题名、作者、DOI 和正文，不推测缺失的 ISBN、出版社、版本、页码或内容。

skills/review/SKILL.md

@@ -17,7 +17,7 @@ description: 审稿、润色、校对文本时使用。用户要求检查语法
 ## 何时不用
 
 - 用户只是要从零起草新文本: 按对应写作 skill 或通用写作处理
-- 用户要求事实核查、文献真伪、最新政策: 需要先用 research / documents / web 或用户给的材料核验
+- 用户要求事实核查、出版物真伪、最新政策: 需要先用 literature / web 或用户给的材料核验
 - 用户给的是代码审查: 用 coding
 
 ## 审稿顺序

skills/skill-creator/SKILL.md

@@ -65,7 +65,7 @@ description 是**唯一进每轮 skill 列表、决定路由**的字段。写糊
 - 别写成功能罗列,要写成"路由信号"
 
 照抄内置的结构,比如:
-> `description: 生成 PowerPoint(.pptx)。✅ 触发:PPT / 幻灯片 / slide / deck / .pptx。⛔ 不触发:报告 / 文档 / 纪要(走 documents/proposal)。...`
+> `description: 生成 PowerPoint(.pptx)。✅ 触发:PPT / 幻灯片 / slide / deck / .pptx。⛔ 不触发:报告 / 文档 / 纪要(走对应写作 skill)。...`
 
 ### 4. SKILL.md 正文骨架(从零时给用户的模板)
 

skills/standard/SKILL.md

@@ -184,7 +184,7 @@ python /sandbox/rendering/render.py --profile proposal --format docx <task_dir>/
 - **可考核**:删"高/好/适当/尽量/合理"等模糊词;每条要求 = 量+数值+单位+判定方向(≥/≤)+对应试验方法
 - **指标闭环**:每条技术要求在标准内有方可验(要求章 ↔ 试验方法章呼应)
 - **术语规则**:一术一义、替换式定义、引用标来源、不重复已有国标术语
-- **引用真实**:标准号/名称/条款号一字不编,存疑用 research/web 核;固定引导语见 gbt_1_1_structure.md §5
+- **引用真实**:标准号/名称/条款号一字不编,存疑用 literature/web 核;固定引导语见 gbt_1_1_structure.md §5
 - **量与单位**:法定计量单位(SI),量符号斜体单位正体,修约按 GB/T 8170
 - **编制说明必交**:报批稿必附,§4 逐条解释关键指标确定依据
 - **命名**:按标准名命名 docx,不要 output.docx / 标准.docx

skills/standard/references/drafting_rules.md

@@ -72,7 +72,7 @@
 
 ## 5. 引用真实性(不可编造)
 
-- **标准号、标准名、来源条款号一字不编**。不确定真实性 → 用 research / web_search 核实,核不到就标 `<TODO 待核实标准号>`,不靠训练数据脑补。
+- **标准号、标准名、来源条款号一字不编**。不确定真实性 → 用 literature / web_search 核实,核不到就标 `<TODO 待核实标准号>`,不靠训练数据脑补。
 - 建材常用真实基础标准(可直接引,仍建议核版本年号):
   - GB/T 8170 数值修约规则与极限数值的表示和判定
   - GB/T 17671 水泥胶砂强度检验方法(ISO 法)

skills/standard/references/gbt_1_1_structure.md

@@ -79,7 +79,7 @@ GB/T 17671  水泥胶砂强度检验方法(ISO 法)
 - 文件号在前、文件名在后,**按标准号字母+数字升序排**(GB 在前,然后 GB/T、JC/T、ISO…)。
 - **只列正文中以规范性方式引用到的**(即引用后构成必须遵守的条款);仅作背景参考的放"参考文献"。
 - 若无规范性引用文件,本章可省略(但试验/产品标准几乎都有)。
-- 不编标准号 —— 拿不准真实性时走 research/web 核实,见 drafting_rules.md §引用真实性。
+- 不编标准号 —— 拿不准真实性时走 literature/web 核实,见 drafting_rules.md §引用真实性。
 
 ## 6. 封面要素排布(自上而下)
 

skills/standard/templates/drafting_note.md

@@ -46,7 +46,7 @@
 [采用国际标准时] 本标准 <TODO 等同/修改/非等效> 采用 <ISO/EN ...>。
 ```
 
-> 此节常需真实文献/标准支撑 → 可联动 research / documents / web_search 查证,**不编标准号**。
+> 此节常需真实出版物/标准支撑 → 可联动 literature / web_search 查证,**不编标准号**。
 
 ---
 

tests/test_literature_merge.py

@@ -0,0 +1,110 @@
+import json
+import tempfile
+import unittest
+from pathlib import Path
+
+from core.skills import SkillRegistry
+from skills.literature.scripts.merge_publications import (
+    exact_key,
+    main,
+    merge_publications,
+    normalize_doi,
+    normalize_isbn,
+    normalize_record,
+)
+
+
+ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
+
+
+class LiteratureSkillTests(unittest.TestCase):
+    def test_literature_is_the_only_publication_search_skill(self) -> None:
+        registry = SkillRegistry(ROOT / "skills")
+        self.assertIn("literature", registry.skills)
+        self.assertNotIn("research", registry.skills)
+        self.assertNotIn("documents", registry.skills)
+
+
+class LiteratureNormalizationTests(unittest.TestCase):
+    def test_normalizes_doi_and_isbn(self) -> None:
+        self.assertEqual(normalize_doi("https://doi.org/10.1000/ABC.1."), "10.1000/abc.1")
+        self.assertEqual(normalize_isbn("0-306-40615-2"), "9780306406157")
+
+    def test_preserves_unknown_raw_type(self) -> None:
+        record = normalize_record({"title": "A", "type": "future-object"}, "future")
+        self.assertEqual(record["type"], "other")
+        self.assertEqual(record["raw_type"], "future-object")
+
+    def test_different_book_editions_have_different_keys(self) -> None:
+        first = normalize_record(
+            {"title": "Materials", "type": "book", "isbn": "9780306406157", "edition": "1st"},
+            "books",
+        )
+        second = normalize_record(
+            {"title": "Materials", "type": "book", "isbn": "9780306406157", "edition": "2nd"},
+            "books",
+        )
+        self.assertNotEqual(exact_key(first), exact_key(second))
+
+    def test_preserves_date_and_relations(self) -> None:
+        record = normalize_record(
+            {
+                "title": "Chapter",
+                "type": "book-chapter",
+                "publication_date": "2025-03-09",
+                "is_part_of": "Book A",
+            },
+            "books",
+        )
+        self.assertEqual(record["issued"], {"year": 2025, "month": 3, "day": 9})
+        self.assertEqual(record["relations"]["is_part_of"], "Book A")
+
+
+class LiteratureMergeTests(unittest.TestCase):
+    def test_merges_same_doi_and_preserves_sources(self) -> None:
+        result = merge_publications([
+            ("paper_server", {"id": "p1", "doi": "10.1/ABC", "title": "Title", "abstract": "A"}),
+            ("materials_library", {"id": "m1", "doi": "https://doi.org/10.1/abc", "title": "Title"}),
+        ])
+        self.assertEqual(len(result["publications"]), 1)
+        self.assertEqual(
+            {source["backend"] for source in result["publications"][0]["sources"]},
+            {"paper_server", "materials_library"},
+        )
+
+    def test_does_not_merge_chapter_with_book(self) -> None:
+        result = merge_publications([
+            ("source", {"title": "Hydration", "type": "book", "first_author": "Li", "year": 2024}),
+            ("source", {"title": "Hydration", "type": "book_chapter", "first_author": "Li", "year": 2024}),
+        ])
+        self.assertEqual(len(result["publications"]), 2)
+
+    def test_keeps_standard_revisions_and_patent_family_members(self) -> None:
+        result = merge_publications([
+            ("standards", {"title": "Method", "type": "standard", "standard_number": "GB/T 1", "publisher": "SAC", "year": 2020}),
+            ("standards", {"title": "Method", "type": "standard", "standard_number": "GB/T 1", "publisher": "SAC", "year": 2025}),
+            ("patents", {"title": "Binder", "type": "patent", "patent_publication_number": "CN100A", "patent_family": "F1"}),
+            ("patents", {"title": "Binder", "type": "patent", "patent_publication_number": "US100B", "patent_family": "F1"}),
+        ])
+        self.assertEqual(len(result["publications"]), 4)
+
+    def test_marks_similar_titles_as_possible_duplicates(self) -> None:
+        result = merge_publications([
+            ("a", {"title": "Hydration of low carbon cement systems", "type": "article", "year": 2024}),
+            ("b", {"title": "Hydration of low-carbon cement system", "type": "article", "year": 2024}),
+        ])
+        self.assertEqual(len(result["publications"]), 2)
+        self.assertEqual(len(result["possible_duplicates"]), 1)
+
+    def test_cli_writes_output(self) -> None:
+        with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp:
+            root = Path(tmp)
+            source = root / "source.json"
+            output = root / "output.json"
+            source.write_text(json.dumps([{"title": "A", "doi": "10.1/a"}]), encoding="utf-8")
+            self.assertEqual(main(["--input", f"paper_server={source}", "--output", str(output)]), 0)
+            self.assertEqual(len(json.loads(output.read_text(encoding="utf-8"))["publications"]), 1)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    unittest.main()

tools/document_client.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-"""document_search API 客户端 helper。
+"""内部材料知识库的 host-side 客户端。
 
 base_url / api_key 走 env:
   DOCUMENT_SEARCH_URL      默认 https://ai.ctc-zc.com:8100/api
@@ -42,7 +42,7 @@ def _api_key() -> str:
     key = os.environ.get("DOCUMENT_SEARCH_API_KEY", "").strip()
     if not key:
         raise RuntimeError(
-            "DOCUMENT_SEARCH_API_KEY env 未设置 —— 配置后再调 documents skill"
+            "DOCUMENT_SEARCH_API_KEY env 未设置 —— 配置后再使用 literature skill 的内部材料库来源"
         )
     return key
 

tools/documents.py

@@ -9,7 +9,7 @@ from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
 from pathlib import Path
 from typing import Optional
 
-from skills.documents import client as doc_client
+from . import document_client as doc_client
 
 from .base import Tool
 

tools/run_python.py

@@ -22,7 +22,7 @@ from .base import Tool
 from .output import compact_tool_output, format_timeout_result
 
 _SENSITIVE_PATTERNS = ("API_KEY", "TOKEN", "SECRET", "PASSWORD", "PRIVATE_KEY")
-# 刻意放行的例外:research skill 在 sandbox 里直连 paper_server,这把只读文献库 key
+# 刻意放行的例外:literature skill 在 sandbox 里直连 paper_server,这把只读文献库 key
 # 的消费方就是沙盒代码本身;低价值、可随时在 paper_server admin 撤销。
 _ENV_ALLOWLIST = frozenset({"PAPER_SERVER_API_KEY"})