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Grounded Citations

让回答和文档锚定在带引用、可验证的来源上。

Skill 元数据

参考：完整 SKILL.md

Grounded Citations

每条取自外部来源的论断都得到行内编号引用和一个 Sources: 列表，Perplexity 风格。一个账本脚本掌管 url → [n] 映射，因此编号和 URL 来自检索，绝不靠记忆——模型只输出交到它手上的小整数。

对高风险工作，同一账本兼作事实核查链：逐字引文附到每个来源（除非逐字出现在取回的页面文本中否则拒绝），来自模型知识的论断标记 [unverified]，verify --evidence 让任何引用来源不带证据的草稿失败。

本 skill 覆盖聊天中的回答、书面文档（markdown、PDF、docx、幻灯片）和研究报告。它不覆盖学术 BibTeX 流程——会议论文用 arxiv skill，本 skill 为其供料（见 references/citation-formats.md）。

何时使用

当回答或工件依赖你取回而非已知的信息时使用：

• 研究、比较、新闻摘要、"X 的现状如何"
• 你写到磁盘的任何引用、转述或报告外部事实的交付物——报告、简报、文档、deck、wiki 页
• 用户会想核对你工作的事实调查
• 必须归因冲突来源的多源综合

当检索只是另一任务的附带时跳过行内引用——编码中途快速查语法/版本、闲聊、创意写作。仅在用户合理会想要链接时提及 URL。

前置条件

标准工具集之外无。scripts/sources.py 是纯标准库 Python 3。检索来自任何已配置项：web_search、web_extract、browser_navigate 或 terminal（curl、CLI）。

账本位置：$HERMES_HOME/cache/citations/ledger.json（profile 感知）。按任务用 --ledger <path> 或 HERMES_CITATION_LEDGER 覆盖。

运行方式

S=~/.hermes/skills/research/grounded-citations/scripts/sources.py

python "$S" reset                                  # 起一个干净账本
python "$S" add https://example.com/a --title "A"  # 打印：[1]
python "$S" add https://example.com/b --title "B"  # 打印：[2]
python "$S" list                                   # 账本表
python "$S" render                                 # Sources: 块
python "$S" verify draft.md                        # 抓坏引用

add 幂等且 URL 归一化：同一页面在一个账本内总返回同一 id，因此跨多轮搜索/提取 id 保持稳定。

快速参考

流程

① 在将产出锚定回答或文档的任务开始时重置账本。继续已有 id 在草稿中的工作时跳过重置——复用账本保持编号稳定。

② 检索时注册每个来源。 每次 web_search / web_extract / browser_navigate / fetch 后，把 URL 传给 sources.py add（或把裸 JSON 经 sources.py ingest 管道）。在写散文之前做。事后凭记忆注册，正是本 skill 要防止的失败模式。

③ 边写边引。 把括号 id(s) 紧放在来源支撑的每句之后：

Ice floats because it is less dense than liquid water.[1][2]

• 括号前无空格；每个 id 单独括号。
• 每句最多 3 个 id。按句引用，而非结尾一次性倾倒。
• 只用账本返回的 id。绝不自造 id 或 URL。
• 来自你自己知识的论断不引用。
• 冲突来源：呈现两种读法，各带自己的 id。
• 按来源所述引用确切数字、日期和名字；显式标记缺口（"X 未找到来源"），而非抹平。

④ 用 sources.py render --cited-in <draft> 追加 Sources 块，使 id → URL 映射从账本机械生成，而非重打。对非 markdown 目标选匹配 --style，按 references/citation-formats.md 放置（docx 用脚注、PDF/LaTeX 用尾注、deck 用 Sources 幻灯片、wiki 输出用每页来源列表）。

⑤ 交付前验证——sources.py verify <draft> 在未知 id、与账本不符的 Sources 块、或（带 --min-coverage）引用过稀的散文上退出非零。修复并重跑。

⑥ 聊天回答 把草稿放在回复里走同样步骤：注册来源、行内引用、以渲染的 Sources: 列表结尾。短回答可用 sources.py render --only <ids> 渲染块，而非写文件。

多平台扫荡

"大家对 X 怎么看"/"在全网研究 X"不是一次 web_search。跨来源类型扇出，并行收集，然后综合，每条论断归因到它来自的平台：

reddit-reading 和 rss-feeds skill 可选。缺失时，用 hermes skills install official/social-media/reddit-reading 或 hermes skills install official/research/rss-feeds 安装后再用。

路由到达时把每个 URL 注册进账本（步骤②）。把观点和测量分开：Reddit 帖是用户报告某事物的证据，而非它为真；配一手来源或标为情绪。按平台报告覆盖缺口（"Reddit 搜索未返回 3 月以后的新内容"），而非静默收窄到能用的。

事实核查模式

对读者必须能核对链条的工作——医疗、法律、金融、安全、争议论断，或用户要求事实核查时——从引用升级到证据：

① 每来源附逐字引文。 提取页面后，把其文本存文件，附承载每条论断的句子：

python "$S" quote 1 --text "Ice is about 9% less dense than liquid water." --from page1.txt

除非引文逐字出现在证据文本中（对空白、大小写和 markdown 标记不敏感——提取文本中如 _[ERAP1](https://…)_ 的行内链接匹配读者看到的纯散文），否则被拒绝，因此转述或记错的数字不能冒充证据。从取回文本复制粘贴；绝不重打。按读者看到的样子引用句子——匹配器替你看穿提取器标记，因此你不必在引文中复现链接语法或转义星号。

② 用 [unverified] 标记模型知识论断。 你无法找到来源的承重论断得到显式标记而非引用：

The refactor likely predates the 2.0 release.[unverified]

verify --min-coverage 把 [unverified] 句子计为已覆盖——目标是每条论断有声明出处，而非每句一个引用。关键论断能查就查；[unverified] 留给真正查不了的，且以 [unverified] 标记为主的事实核查交付物应在摘要里说明。

③ 对照第二个独立来源交叉核对争议事实。 两来源不一致时，用各自 id 和引文引用两种读法，说明你权重哪个及为何。一个来源是报道；两个独立来源是佐证。

④ 用证据门验证并渲染证据块：

python "$S" verify report.md --evidence --min-coverage 0.5
python "$S" render --style evidence --replace-in report.md

若任何引用来源无附引文，--evidence 让草稿失败。evidence 渲染样式在每个来源 URL 下打印其引文，因此交付物呈现 论断 → 来源 → 确切支撑文本，不凭信任。用 --replace-in <draft> 原地改写既有 Sources 块（幂等——多附引文后安全重跑）；--cited-in 改为打到 stdout。两者都发标题 ## Sources（--style plain 发 Sources:）。

--min-coverage 计什么。 覆盖率为 带声明出处的句子 / 散文句子。散文句子是 Sources 块之后 4 词以上的非空行片段；标题（#）、表行（|）和围栏代码被丢弃；块引用标记被剥离。出处由 [n] 引用或 [unverified] 标记声明，因此同时带两者的句子计一次。先不带阈值跑 verify，读 info: stats: 行看计数再选数字。

常见陷阱

• 写完才注册。 账本必须从工具输出填充，而非从草稿重建——那会重新引入编号本已消除的幻觉 URL 风险。
• 任务中途重编号。 绝不手编草稿中 id。id 是账本身份；草稿引用 [4]，[4] 就必须保持那个来源。只在任务之间跑 reset。
• 把 URL 重打进 Sources 块。 总是 render。手打 URL 是未验证论断。
• 把搜索片段当读过页面引用。 web_search 描述只支撑它字面所说的。论断需要正文时引用提取的页面——先 web_extract。
• 过度引用。 一句三个 id 是上限；每个从句都引用让文本不可读，并掩盖哪个来源承重。
• 在代码/配置工件中引用账本。 来源注释属于散文交付物和文档头，不在生成代码内。
• 并行子代理。 每个子代理有自己工作目录；若输出要合并，用 --ledger（或 HERMES_CITATION_LEDGER）把它们全指向一个账本，否则 id 冲突。
• 从片段而非页面引用。 证据引文必须来自提取的页面文本，而非搜索结果描述——先 web_extract，存文本，再 quote --from 该文件。
• 把转述塞进 quote --text。 逐字检查会拒绝；修法是找真句子，而非改写到匹配。
• 把 [unverified] 当逃生舱。 它标记真正无法找源的罕见论断；若大多数句子都带它，任务需要更多检索，而非更多标记。
• 手编 Sources 块。 用 render --replace-in <draft>；自己切片文件会有过期或重复块的风险，verify 随后标记。

验证

python "$S" verify report.md --strict --min-coverage 0.5

绿意味着：草稿中每个 [n] 在账本存在，Sources 块恰好列出引用 id 及其账本 URL，且带来源句子的引用比例达阈值。即使退出码 0 也读警告——未引用的已注册来源通常意味着某论断在编辑中丢了归因。