引用覆盖率测试

这个Python脚本可以检查bibtex和latex是否针对被引用文献完成了双向覆盖

# coding = utf-8
# Arch   = manyArch
#
# @File name:       check_biCoverRate.py
# @brief:           LaTeX-BibTeX 双向覆盖率测试脚本
#                   检测 .tex 文件中的 \cite{} 引用与 .bib 文件中的条目之间的覆盖率
# @attention:       None
# @Author:          wyb
# @History:         2026-07-29		Create

import re
import os
from pathlib import Path
from collections import Counter

# ============== 配置文件路径 ==============
TEX_FILE_PATH = "main.tex"  # LaTeX 文件路径
BIB_FILE_PATH = "myref.bib" # BibTeX 文件路径


def extract_citations_from_tex(tex_path):
    """
    从 .tex 文件中提取所有 \cite{} 命令中的引用键
    
    Args:
        tex_path: LaTeX 文件路径
    
    Returns:
        set: 所有引用键的集合
    """
    citations = set()

    if not os.path.exists(tex_path):
        print(f"❌ 错误: LaTeX 文件不存在: {tex_path}")
        return citations

    with open(tex_path, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
        content = f.read()

    # 匹配 \cite{...} 模式，支持多个引用键（如 \cite{key1, key2}）
    # 同时支持 \citep{}, \citet{}, \citealp{} 等变体
    cite_pattern = r'\\cite[a-z]*\*?\s*\{([^}]+)\}'

    matches = re.findall(cite_pattern, content)

    for match in matches:
        # 分割多个引用键（用逗号分隔）
        keys = [key.strip() for key in match.split(',')]
        citations.update(keys)

    return citations


def extract_entries_from_bib(bib_path):
    """
    从 .bib 文件中提取所有条目的键
    
    Args:
        bib_path: BibTeX 文件路径
    
    Returns:
        set: 所有条目键的集合
    """
    entries = set()

    if not os.path.exists(bib_path):
        print(f"❌ 错误: BibTeX 文件不存在: {bib_path}")
        return entries

    with open(bib_path, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
        content = f.read()

    # 匹配 @type{key, 模式
    # 支持 @article{key, @book{key, @inproceedings{key, 等
    entry_pattern = r'@\w+\s*\{\s*([^,\s]+)\s*,'

    matches = re.findall(entry_pattern, content)
    entries.update(matches)

    return entries


def count_citations_in_tex(tex_path):
    """
    统计 .tex 文件中每个引用键出现的次数
    
    Args:
        tex_path: LaTeX 文件路径
    
    Returns:
        Counter: 引用键及其出现次数
    """
    citation_counts = Counter()

    if not os.path.exists(tex_path):
        return citation_counts

    with open(tex_path, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
        content = f.read()

    cite_pattern = r'\\cite[a-z]*\*?\s*\{([^}]+)\}'
    matches = re.findall(cite_pattern, content)

    for match in matches:
        keys = [key.strip() for key in match.split(',')]
        citation_counts.update(keys)

    return citation_counts


def analyze_coverage(tex_path, bib_path):
    """
    分析 LaTeX 和 BibTeX 之间的双向覆盖率
    
    Args:
        tex_path: LaTeX 文件路径
        bib_path: BibTeX 文件路径
    """
    print("=" * 60)
    print("📊 LaTeX-BibTeX 双向覆盖率测试报告")
    print("=" * 60)
    print(f"📄 LaTeX 文件: {tex_path}")
    print(f"📚 BibTeX 文件: {bib_path}")
    print()

    # 提取引用和条目
    citations = extract_citations_from_tex(tex_path)
    bib_entries = extract_entries_from_bib(bib_path)

    # 统计引用次数
    citation_counts = count_citations_in_tex(tex_path)

    # 计算覆盖率
    cited_in_bib = citations & bib_entries   # 在 bib 中存在的引用
    missing_in_bib = citations - bib_entries # 在 tex 中引用但不在 bib 中
    unused_in_bib = bib_entries - citations  # 在 bib 中存在但未被引用

    # 打印统计信息
    print(f"📈 统计信息:")
    print(f"   • LaTeX 中的引用键数量: {len(citations)}")
    print(f"   • BibTeX 中的条目数量: {len(bib_entries)}")
    print(f"   • 成功匹配的引用: {len(cited_in_bib)}")
    print()

    # 覆盖率
    if len(citations) > 0:
        coverage_rate = len(cited_in_bib) / len(citations) * 100
        print(f"✅ 引用覆盖率: {coverage_rate:.1f}% ({len(cited_in_bib)}/{len(citations)})")
    print()

    # 报告缺失的 BibTeX 条目
    if missing_in_bib:
        print("=" * 60)
        print(f"⚠️  在 LaTeX 中引用但在 BibTeX 中缺失的条目 ({len(missing_in_bib)} 个):")
        print("=" * 60)
        for key in sorted(missing_in_bib):
            count = citation_counts.get(key, 0)
            print(f"   ❌ {key} (引用 {count} 次)")
        print()
        print(f"💡 建议: 请在 BibTeX 文件中添加以上 {len(missing_in_bib)} 个缺失的条目")
        print()
    else:
        print("✅ 所有引用都在 BibTeX 中存在!")
        print()

    # 报告未使用的 BibTeX 条目
    if unused_in_bib:
        print("=" * 60)
        print(f"📝 在 BibTeX 中存在但未被 LaTeX 引用的条目 ({len(unused_in_bib)} 个):")
        print("=" * 60)
        for key in sorted(unused_in_bib):
            print(f"   ⚪ {key}")
        print()
        print(f"💡 建议: 可以考虑删除以上 {len(unused_in_bib)} 个未使用的条目以精简文献库")
        print()
    else:
        print("✅ 所有 BibTeX 条目都被引用!")
        print()

    # 打印最常引用的条目
    if citation_counts:
        print("=" * 60)
        print("🏆 最常被引用的条目 (Top 10):")
        print("=" * 60)
        for key, count in citation_counts.most_common(10):
            status = "✅" if key in bib_entries else "❌"
            print(f"   {status} {key}: {count} 次")
        print()

    # 总结
    print("=" * 60)
    print("📋 总结:")
    print("=" * 60)
    if missing_in_bib:
        print(f"   🔴 需要添加 {len(missing_in_bib)} 个 BibTeX 条目")
    if unused_in_bib:
        print(f"   🟡 可以删除 {len(unused_in_bib)} 个未使用的 BibTeX 条目")
    if not missing_in_bib and not unused_in_bib:
        print("   🟢 LaTeX 引用与 BibTeX 条目完全匹配!")
    print("=" * 60)


def main():
    """主函数"""
    # 检查文件是否存在
    if not os.path.exists(TEX_FILE_PATH):
        print(f"❌ 错误: 找不到 LaTeX 文件: {TEX_FILE_PATH}")
        print("   请检查 TEX_FILE_PATH 配置是否正确")
        return

    if not os.path.exists(BIB_FILE_PATH):
        print(f"❌ 错误: 找不到 BibTeX 文件: {BIB_FILE_PATH}")
        print("   请检查 BIB_FILE_PATH 配置是否正确")
        return

    # 执行覆盖率分析
    analyze_coverage(TEX_FILE_PATH, BIB_FILE_PATH)


if __name__ == "__main__":
    main()

寻找IEEE xplore参考文献的技能

需要首先配置fetch，playwright等mcp服务器

并且你的网络环境得支持访问并获取IEEE的论文，不然也是白搭

# IEEE xplore检索文章方法

当前网络已经具备企业环境，可以直接访问IEEE xplore的付费论文。你可以尝试使用fetch这个mcp工具，然后利用如下url尝试搜索关键词

```
https://ieeexplore.ieee.org/search/searchresult.jsp?newsearch=true&queryText=Diffusion%20Model%20Radar
```

捕获的页面包含检索列表，然后选择与任务相关的论文，尝试访问他们的请求，一般类似于

```
https://ieeexplore.ieee.org/document/10645014/
```

这种形式的链接。

你在获取论文后，可以阅读整个论文，也可以仅阅读摘要，然后判断是否相关。

你需要等待整个页面获取到后，通过“cite this”按钮获取bib格式的引用。如果缺失摘要，你需要将摘要补充到bib引用中。这个很重要，也就是修改完了，可能需要手动的将论文摘要补充到bib中

将所有新增的bib引用添加到当前论文的bib参考中。

如果cite this按钮无法交互，那么不添加bib，而是将当前论文的摘要，标题等信息，以及当前论文的url链接，追加到一个名叫`reference.md`的Markdown中。由人类稍后添加

你必须寻找到足够的论文才能结束任务。如果没有明确指定，那么默认找至少10篇论文。

不能用subagent模式，因为IEEE限制高并发，你应该亲自慢慢的寻找所有论文，而非通过写脚本或者子代理的方式批量寻找。

应该只寻找那些与主题相关的论文。如果你查看了一个关系不是很大的论文，那么这个论文不要被作为引用，并且也不能算作成功的找到了一个引用。

即使存储的是bib也应该附带当前论文的url。以便于人类验证。

注意！IEEE加载需要时间，并且需要jsp环境，也许得通过playwright之类的有头浏览器才能正常访问。

访问完成后需要等一下才能看见结果，如果你发现浏览器返回的内容是空白的，那么可以不急着刷新，也不要急着重新请求，而是重新获取一遍当前页面的信息，可能就有了。

不要尝试用bing等搜索方式，他们的效果很差，请不要心急，老老实实的慢慢查找IEEE论文即可。

不要编造不存在的论文信息

核验参考文献真实性

下面这个技能用于检查找到的参考引用是否真实，然而实测感觉效果一般

# IEEE论文验证法则

如果你的任务是验证引文是否存在，那么参考本文档。

bib和Markdown格式的一些内容可能是用户导出的，这部分内容无需查找，如果有必要，请主动询问用户从哪里开始检查。或者你可以看一下git提交情况，当前的未提交更改你可以认为就是新增的。只核查校准这些，其他的不管。

git查看diff的时候，注意应该让git一次在终端内输出所有差分信息，而非交互式的，否则会卡住agent loop的正常执行。例如使用指令`git --no-pager diff`增加一个参数即可。

reference.md是Markdown格式的引用论文

你需要做的：

不用subagent模式，亲自验证每个论文的url或者标题去搜索，都是确实存在并且相关的，而非编造存在的论文。

如果你想偷懒，可以将所有url放到一个Python脚本或者PowerShell脚本内，依次验证这些页面确实存在（获取返回信息并且查看他们，确定不是404之类的而是确实有内容。由于IEEE 需要jsp，因此直接curl可能内容就是空白的，得用其他方式）

如果你获取的页面是空的，可能得等一会，让浏览器完全渲染再尝试获取一次，而不是直接重新请求一次或者刷新页面，大概率只需要重新获取一次网页信息即可了。

但是请注意访问次数限制，因为IEEE禁止爬虫，因此即使是脚本的话，也请确保一个页面加载完成后等几秒再下一个。