by steeliron550-ui · Agent Tool · ★ 120
PolyCite / 基于多智能体协同、多源汇聚的论文引用元数据检索工具 English | 中文 需求分析 在学术写作过程中，参考文献质量直接影响论文可信度、审稿结果和学术诚信。当前痛点主要包括： 幻觉引用风险严重 使用大模型、搜索引擎或人工记忆整理参考文献时，可能出现不存在的论文、错误标题、错误作者、错误 DOI、错误年份等“幻觉引用”。 这类问题可能导致： 审稿人无法检索到引用来源； 论文被质疑可靠性； 轻则返修、拒稿，重则涉及学术道德问题。 单一数据源不可靠 DBLP、Crossref、OpenAlex、arXiv、Semantic Scholar、DOI 内容协商等数据源各有优势和缺陷。 例如： DBLP 在计算机领域质量较高，但覆盖面有限； Crossref DOI 信息权威，但有时字段不完整； arXiv 适合预印本，但不一定对应最终发表版本； Semantic Scholar 覆盖广，但可能存在限流或元数据差异。 因此需要多数据源交叉验证、优先级排序和冲突处理。 手工整理 BibTeX 成本高 高质量学术论文通常引用几十甚至上百篇文献。人工逐条搜索、复制 BibTeX、修正格式非常耗时，并且容易出现： BibTeX 类型不一致； citation key 风格混乱； 作者名格式不统一； 会议/期刊名称不统一； DOI、URL、arXiv ID 缺失或错误；...
| Stars | 120 |
| Forks | 4 |
| Language | TypeScript |
| Category | Agent Tool |
| License | MIT |
| Quality Score | 60.1782095714229/100 |
| Last Updated | 2026-05-30 |
| Created | 2026-05-29 |
| Platforms | node |
| Est. Tokens | ~248k |
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