各位同仁好，我是七哥。一个在高校里从事人工智能 相关领域研究，钻研用大模型AI实操的学术人。可以和七哥交流学术写作或Gemini、GPT、Claude 等大模型 学术实操相关问题，多多交流，相互成就，共同进步。
AI 写论文越来越普及，但参考文献却成了最容易翻车的地方。
大语言模型在生成学术内容时，经常出现凭空编造作者、期刊、DOI、出版年份等信息，甚至还会把正文观点与错误的文献对应起来，漏洞百出。
不要以为一句不要编造参考文献就能解决问题，这类简单提示并不能真正约束模型，它仍会根据已有的语言模式偷偷自动补全缺失信息。
参考文献审核不能依赖临时提醒，而应该建立一套标准化、可重复执行的核查流程。
AI 只负责检查用户提供的论文正文、参考文献列表及相关元数据，不猜测、不补写、不生成任何新的文献信息。七哥在本文整理了 6 个参考文献审计 AI Skills，帮助各位学术科研人快速发现潜在问题，为论文质量把关。
Skill 1：正文引用与参考文献交叉匹配
作用：核验论文正文中的引用标记与参考文献列表之间的对应关系。
该 Skill 通过双向检查方式，发现正文中存在但参考文献列表缺失的引用，以及列表中存在但正文未实际使用的文献条目。而且可识别引用信息无法准确匹配的情况，为作者进行文献整理和投稿前检查提供审计依据。
该过程仅依赖我们提供的论文文本和参考文献数据，不进行外部检索，也不会推断或补充缺失文献。
version: 1.0
language: 中文
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