insert-reference-skill

URL参照の取得・検証ゲート。すべての参照挿入は、テキストをファイルに書き込む前に scripts/verify_reference.py(単一参照)またはscripts/batch_verify.py(複数参照)を通す必要があります。 スクリプトは構造化されたJSONを出力します。以下のワークフローでそれらを実行する方法と、 不一致に対応する方法について説明します。

実行するタイミング

以下のいずれかをファイル、メッセージ、PR、またはチャットレスポンスに挿入しようとする際に、 このスキルを実行してください:

• 論文への引用(例: "Pancotti et al., 2024, MUSE-XAE, ...")。
• プレプリント(arXiv、bioRxiv、medRxiv)へのリンク。
• 公開論文(DOI、ジャーナルHTML、PubMed)へのリンク。
• 著者/ツール帰属を伴うコードリポジトリへのリンク。
• そのページの内容や著者が誰であるかを述べている、Webページへのリンク。

説明文のない生のURL(例: ステータスメッセージ内の単純なリンク)には実行しないでください。

検証チェックリスト

すべての参照について、以下を検証します:

• 最初の著者の姓 — "X et al." または "X and Y" の先頭の名前。
• 著者全員のリスト — 記載されている場合。
• 発行年。
• タイトル — 正確に、引用または言い換えられているもの。
• 掲載誌 — ジャーナル名、カンファレンス、プレプリントサーバー(arXiv/bioRxiv/medRxiv)、 またはリポジトリホスト(GitHub/GitLab)。
• 引用されたクレーム — ターゲットが述べていることを引用している場合、 取得したページに対して引用または言い換えを確認します。

ワークフロー

ステップ1 — 予想されるレコードを構築する

ドラフトテキストから、書き込もうとしているフィールドを抽出します。例:

{"url": "https://arxiv.org/abs/2402.03776",
 "first_author": "Pancotti",
 "year": "2024",
 "title": "MUSE-XAE",
 "venue": "arXiv"}

ステップ2 — 検証する

単一参照:

python3 ~/.claude/skills/insert-reference-skill/scripts/verify_reference.py \
  "https://arxiv.org/abs/2402.03776" \
  --author Pancotti --year 2024 --title "MUSE-XAE" --venue arXiv

複数参照(複数がある場合は推奨): JSONアレイを作成してパイプで入力します:

python3 ~/.claude/skills/insert-reference-skill/scripts/batch_verify.py <<'EOF'
[
  {"url": "https://arxiv.org/abs/2402.03776",
   "first_author": "Pancotti", "year": "2024", "title": "MUSE-XAE"},
  {"url": "https://doi.org/10.1038/s41586-020-1943-3",
   "first_author": "Alexandrov", "year": "2020"}
]
EOF

スクリプトは各ターゲットタイプの信頼できるソースから取得します:

ターゲット	ソース
arxiv.org/abs/*	arXiv API (export.arxiv.org/api/query)
DOI / doi.org/*	Crossref API (api.crossref.org/works/<DOI>)
pubmed.ncbi...	NCBI E-utilities (esummary.fcgi)
bioRxiv / medRxiv	api.biorxiv.org/details/<server>/<doi>
github.com/o/r	GitHub API (api.github.com/repos/o/r)
その他	HTML <meta name="citation_*"> スクレイプ + <title>

ステップ3 — 結論に対応する

各結果には verdict フィールドがあります:

• match — ドラフトどおりに参照を挿入してください。
• mismatch — ドラフトどおりには挿入しないでください。 fetched の値を使用して テキストを修正してから、検証を再実行(推奨ですが必須ではありません)し、 修正されたバージョンを挿入してください。例: fetched.first_author = "Pancotti" だが expected = "Islam" → 引用を "Pancotti et al., 2024" に書き直します。
• unverified — 取得に失敗しました(ペイウォール、403、空のメタデータ)。 参照をインラインフラグ [unverified: <reason>] と共に挿入し、 ターン終了時のサマリーで言及して、ユーザーが手動で確認できるようにしてください。

ステップ4 — ユーザーへのサマリー

バッチを完了したら、ユーザーに簡潔に報告してください:

• 検証OK数
• 適用した修正(旧値 → 新値、URL付き)
• 未検証の取得

スコープ/非目標

• このスキルは、論文が関連性があるか正しいかを判断するものではなく、 URLの周囲の説明テキストが正確かどうかのみを判定します。
• 引用を自動検索しません(それはモデルの仕事です)。
• メタデータ検索以上にPDFを修正したり、コンテンツを再ダウンロードしません。

既知の制限事項

• 一部のパブリッシャーは urllib ユーザーエージェントをブロックします。 汎用HTMLパスは403を返す可能性があります。これらは unverified を期待し、フラグを付けてください。
• HTMLフォールバックは <meta name="citation_*"> タグに依存します。 これらがないサイトは検証が弱くなります — <title> の健全性チェックには まだ使用可能ですが、著者には使用できません。
• fuzzy_eq はタイトルと掲載誌に部分文字列比較を使用します。 必要に応じて後で完全一致モードを追加できます。

例: MUSE-XAE修正

挿入しようとしていたドラフトテキスト:

Islam et al., 2024, "MUSE-XAE", https://arxiv.org/abs/2402.03776

実行:

python3 .../verify_reference.py https://arxiv.org/abs/2402.03776 \
  --author Islam --year 2024 --title "MUSE-XAE"

予想される出力(省略):

{
  "verdict": "mismatch",
  "mismatches": [
    {"field": "first_author", "expected": "Islam", "fetched": "Marco A. Pancotti"}
  ],
  "fetched": {"first_author": "Pancotti", "year": "2024",
              "title": "MUSE-XAE: MUtational Signature Extraction ..."}
}

修正されたテキスト:

Pancotti et al., 2024, "MUSE-XAE: MUtational Signature Extraction ...", https://arxiv.org/abs/2402.03776