diff --git a/showcase/index.html b/showcase/index.html index 3d94255..a509da9 100644 --- a/showcase/index.html +++ b/showcase/index.html @@ -296,13 +296,105 @@
子任务四

应用 GitLink 辅助科研

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利用 GitLink 平台能力支撑科研项目管理和学术协作

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科研辅助双联装 · fair 给科研软件照 X 光 · spark 跨三源挖论文-代码缺口 · 含可运行 Python 脚本

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🔬
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即将上线

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科研项目管理、学术协作工具集成等功能正在规划中，敬请期待。

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科研辅助 Skill
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可运行 Python 脚本
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裁决/缺口维度
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数据源融合
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FAIR4RS
学术对标
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+ 🔬 gitlink-research-fair + X 光 v2.1 +
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科研软件 X 光 —— 单仓深挖科研产物。fair.py 真抽取 → LLM 四维裁决 + 真科研图谱 + 本 repo 特有关键发现，可选处方 PR。
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+ 📄 论文溯源📦 数据链🔁 复现就绪📚 引用就绪 +
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⚙️ 管道
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+ fair.py 抽取→ + 四维裁决→ + 真科研图谱→ + 报告 + 处方 PR +
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🎯 fair.py 真抽取（确定性，非 LLM 看一眼）
+ 论文 arxiv/DOI/venue/作者 · 数据集(已知名+下载脚本) · 复现四件套(依赖锁/入口/环境/期望结果) · 引用(CITATION.cff/codemeta/bibtex) · 方法+框架(torch/tf/jax) +
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+ 实证：liyiying10/Feature_Critic (ICML 2019) → arxiv:1901.11448 真抽出，PyTorch 识别，四维 ✅⚠️⚠️⚠️ +
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+ 📊 查看 Feature_Critic 真实 X 光输出 +
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四维裁决：论文溯源 ✅ ｜ 数据链 ⚠️ ｜ 复现就绪 ⚠️ ｜ 引用就绪 ❌
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🧬 真科研图谱（状态色）：
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ICML2019 (arxiv:1901.11448) ✅ + └─ proposes → Feature-Critic 方法 + └─ implements → main_Feature_Critic.py ✅ + ├─ uses → PACS / Visual Decathlon ⚠️ + └─ depends → PyTorch ⚠️ + └─ cited-via → 无 CITATION.cff ❌
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💡 关键发现：论文已溯源，但无 CITATION.cff → 机器不可引用；无 requirements.txt → 依赖未锁，复现风险。
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+ ⚡ gitlink-spark + 缺口挖掘 +
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文献-代码语义缺口挖掘机 —— 跨源发现研究空白。spark.py 三源融合 → 两类缺口 + 机会报告 + 一键 fork+issue 起跑。
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+ 🌐 arXiv🔗 GitLink🌍 GitHub 对照🚀 起跑闭环 +
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⚙️ 三源融合
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+ 🌐 arXiv 学术× + 🔗 GitLink 中文生态× + 🌍 GitHub 全球→ + 缺口 +
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🎯 两类缺口 + GitHub 诚实阈值
+ ① 有理论无实现（paper→code） · ② 有需求无解答（issue→applied）
+ GitHub total_count：<10 稀缺→报 ｜ 10–50 新兴→报 ｜ ≥50 成熟→主动排除（不误报机会） +
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+ 诚实：GitHub ≥50 主动排除；GNN 实测 SA-HGNN 缺口 → 起跑 caoweiqiong/GraphGallery#1 +
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+ 📊 查看 GNN 真实机会报告 +
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⚡ 图神经网络 · 机会报告（spark.py 真实输出）
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🧩 缺口 · 有理论无实现 [全球稀缺·高价值]
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+ 论文 [arxiv:2607.05095] FAST: Temporal GNN 训练优化
+ GitLink：0 命中 ｜ GitHub：total_count = 1 → 全球稀缺
+ → 复现并开源到 GitLink，易成本平台首个实现 +
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✅ 已诚实排除（非空白）
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+ GNN Explainability 评测（GitHub = 56，全球已成熟）→ 阈值 ≥50，不报为缺口 +
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+ 🎓 学术依据 · 对标 FAIR4RS（Barker et al. 2022, Nature Scientific Data）+ howfairis；差异化于 Software Heritage / Papers With Code / OpenAlex。
+ 📉 痛点铁证 · 2024 ICLR/ICML/NeurIPS 顶会论文仅 19.5% 提供官方代码（可复现性危机）。
+ ⚙️ 可执行 · 两 skill 均含可独立运行的 stdlib Python 脚本（fair.py / spark.py），非纯文档；已注册 Claude Code，拉仓库即用。
diff --git a/子任务四材料/README.md b/子任务四材料/README.md new file mode 100644 index 0000000..b549eda --- /dev/null +++ b/子任务四材料/README.md @@ -0,0 +1,86 @@ +# 子任务四材料 · 目录说明 + +📁 目录结构 + +``` +子任务四材料/ +├── README.md # 本文件 +├── 子任务四-使用文档.md # 完整中文使用文档（安装、命令、参数、FAQ） +├── 子任务四-科研场景应用报告.md # 科研场景应用报告（痛点→技术实现→落地效果→参考文献） +├── skills/ # 两个 Skill 的副本（便于独立查阅） +│ ├── gitlink-research-fair/ # 🔬 科研软件 X 光 +│ │ ├── SKILL.md # Skill 编排（管道 + 四维裁决 + 报告模板） +│ │ ├── REFERENCE.md # 裁决细则 + 真图谱 schema + 学术锚 +│ │ ├── scripts/fair.py # 抽取引擎（stdlib，可独立运行） +│ │ ├── scripts/test_fair.py # 8 个单元测试 +│ │ └── examples/edge-xray.md # Edge 引擎类真实走查 +│ └── gitlink-spark/ # ⚡ 文献-代码缺口挖掘机 +│ ├── SKILL.md # Skill 编排（4 阶段管道 + 缺口分类法） +│ ├── REFERENCE.md # 缺口细则 + GitHub 阈值 + 数据源实测 +│ ├── scripts/spark.py # 三源融合（stdlib，可独立运行） +│ ├── scripts/test_spark.py # 3 个单元测试 +│ └── examples/spark-图神经网络.md # GNN 真实走查 +├── 场景输出结果/ # 真实跑出的报告（非示例数据） +│ ├── 场景输出结果-fair.md # Feature_Critic（ICML2019）X 光报告全文 +│ └── 场景输出结果-spark.md # 图神经网络缺口挖掘机会报告全文 +└── 演示录屏/ + ├── fair.mp4 # fair X 光演示（~30s） + └── spark.mp4 # spark 缺口挖掘演示（~30s） +``` + +--- + +## 🔬 gitlink-research-fair（科研软件 X 光） + +给任意 GitLink 科研仓库做"体检"：`fair.py` 真抽取论文 arxiv/DOI、数据集、复现四件套（依赖锁/入口/环境/期望结果）、引用信息 → LLM 四维裁决（论文溯源/数据链/复现就绪/引用就绪）→ 真科研图谱 + 关键发现 → 可选处方 PR。 + +**项目中真实位置**： +``` +skills/gitlink-research-fair/ +``` +（仓库根目录 `skills/` 下。本文件夹内的 `skills/gitlink-research-fair/` 为副本，内容一致。） + +**快速运行**： +```bash +python skills/gitlink-research-fair/scripts/fair.py --owner liyiying10 --repo Feature_Critic +``` + +--- + +## ⚡ gitlink-spark（文献-代码缺口挖掘机） + +给一个研究领域，跨 arXiv × GitLink × GitHub 三源，自动挖出"有理论无实现"和"有需求无解答"两类语义缺口，用 GitHub 阈值诚实过滤已成熟方向，输出空白学术机会报告，可选一键 fork+issue 起跑。 + +**项目中真实位置**： +``` +skills/gitlink-spark/ +``` +（仓库根目录 `skills/` 下。本文件夹内的 `skills/gitlink-spark/` 为副本，内容一致。） + +**快速运行**： +```bash +python skills/gitlink-spark/scripts/spark.py --field "graph neural network" +``` + +--- + +## 📄 各文件说明 + +| 文件 | 说明 | +|------|------| +| **子任务四-使用文档.md** | 完整操作手册：环境准备、两个 Skill 的命令接口/参数/输出/FAQ/常见问题排查 | +| **子任务四-科研场景应用报告.md** | 论证报告：科研痛点（复现危机 + Idea 荒）→ 空中楼阁批判 → 技术实现 → 科研赋能价值 → 真实落地效果（含 Feature_Critic X 光 + GNN 缺口报告原文）→ 参考文献 7 篇 | +| **场景输出结果-fair.md** | 对 `liyiying10/Feature_Critic`（ICML 2019）实跑 fair.py 产出的 X 光报告全文（四维裁决 + 真科研图谱 + 关键发现 + 处方） | +| **场景输出结果-spark.md** | 对"图神经网络"领域实跑 spark.py 产出的机会报告全文（3 个高价值缺口 + 2 个诚实排除 + 结论） | +| **演示录屏/fair.mp4** | fair.py 运行 → 科研画像 JSON → X 光报告（含真科研图谱）的 ~30s 演示 | +| **演示录屏/spark.mp4** | spark.py 运行 → 三源融合 JSON → 机会报告（含缺口卡 + 诚实排除）的 ~30s 演示 | + +--- + +## ⚙️ 两个 Skill 的共同特点 + +- **纯 Markdown + 可运行 Python 脚本**（stdlib only，无 pip 依赖），不写 Go +- 复用 `gitlink-cli` 现有命令（search / file / repo / commit / issue / pr / branch / fork） +- 已注册 Claude Code：`bash scripts/setup-skills.sh` 后 `Skill gitlink-research-fair` / `Skill gitlink-spark` 即调即用 +- 对标 **FAIR4RS**（Barker et al. 2022, Nature Sci Data）+ howfairis +- 设计哲学：**脚本做确定性抽取（可复现），LLM 做语义判断（带实证门控）**——每条结论可溯源、不编造，宁可少报不误报 diff --git a/子任务四材料/skills/gitlink-research-fair/REFERENCE.md b/子任务四材料/skills/gitlink-research-fair/REFERENCE.md new file mode 100644 index 0000000..3216b63 --- /dev/null +++ b/子任务四材料/skills/gitlink-research-fair/REFERENCE.md @@ -0,0 +1,81 @@ +# gitlink-research-fair v2 参考文档（科研软件 X 光） + +> SKILL.md 的深度参考：四维裁决细则、真 KG schema、fair.py 抽取规则、数据源实测、学术锚。 + +## 一、四维裁决细则 + +每维 `✅/⚠️/❌`，**必须引用 fair.py 画像字段作证据**。 + +### 论文溯源（F2/R1.2） +- ✅ `paper.arxiv_id` 或 `paper.doi` 非空 + `paper.title`/`venue` 抽到 +- ⚠️ 仅 `paper.title` 抽到（"Code for..." 句式），无 arxiv/DOI +- ❌ `paper.in_readme` = False + +### 数据链（FAIR 数据维度） +- ✅ `datasets` 非空 + 至少一个有 `download_script` + 数据 license 可考 +- ⚠️ `datasets` 非空（命名）但无 download_script 或无 license +- ❌ `datasets` 为空 + +### 复现就绪（独立于 FAIR） +- ✅ `repro.deps_pinned`=True + `entry_points` 非空 + `env_spec`=True + `expected_results`=True（四件齐全） +- ⚠️ 有 `entry_points` 但缺依赖锁/环境/期望结果中任一 +- ❌ 无 `entry_points` 或无 `deps_files` + +### 引用就绪（R1.1/R2） +- ✅ `citation.cff` 或 `citation.codemeta` 为 True + 有版本/DOI +- ⚠️ 仅 `citation.readme_bibtex` 非空（README 有引用文本，无机器可读文件） +- ❌ 三者皆 False + +## 二、真科研图谱 schema（Mermaid） + +**节点**（按 fair.py 画像实例化，每个 dataset/entry/framework 各一个节点，不合并）： +- `Repo`（`:::anchor` 蓝灰，锚点：repo 名 + commit） +- `Paper`（venue + arxiv/DOI；无则红色 `Paper: none`） +- `Method`（从 methods[]） +- `Code`（每个 entry_point 一个节点） +- `Dataset`（每个 dataset 一个节点；无则一个红色 `Dataset: none`） +- `Framework`（frameworks[]；未知则黄色 `framework unknown`） +- `Citation`（cff/bibtex 状态；无则红色 `Citation: none`） +- `License`（有/无/冲突） + +**边**： +- `Repo --> Paper`、`Repo --> License` +- `Paper -->|proposes| Method` +- `Method -->|implements| Code` +- `Code -->|trains-on| Dataset`、`Code -->|depends-on| Framework`、`Code -->|built-by| Build(Makefile/CMake)` +- `Paper -->|cited-via| Citation` +- 推断/不确定的关系用虚边 `-.->` + +**状态色**（按对应维度裁决）：✅ `classDef ok fill:#cfe,stroke:#3a3` / ⚠️ `classDef warn fill:#ffe,stroke:#cc3` / ❌ `classDef bad fill:#fee,stroke:#c33` / 锚点 `classDef anchor fill:#eef,stroke:#336` + +**语法纪律**（违反则渲染失败）：节点 label 必须双引号 `P["..."]`；label 内禁用 `<> ? () {} | "`，可用 `: , . / - _`；边 label 仅字母/连字符；classDef 放最后。详见 SKILL.md「Mermaid 语法纪律」。 + +## 三、fair.py 抽取规则 + +- **arxiv**：三路正则（arxiv URL / `arXiv:id` / 裸 `\d{4}.\d{4,5}`），取首个命中 +- **venue**：白名单（ICML/NeurIPS/ICLR/CVPR/ACL/...）正则 +- **datasets**：已知名白名单（PACS/Visual Decathlon/Cora/ImageNet/...）+ 数据脚本（data_gen/get_data/download） +- **repro**：依赖文件名匹配（requirements/go.mod/environment.yml/Dockerfile/setup.py）+ 入口（main/train/run*.py）+ 期望结果（accuracy/f1/results table 正则） +- **citation**：CITATION.cff/codemeta.json/.zenodo.json 文件存在 + README `@inproceedings/@article` bibtex +- **frameworks**：torch/tensorflow/jax/sklearn 关键词（文件名+README），无则标"未知，verify imports" + +## 四、数据源实测（2026-07） + +| 源 | 状态 | 备注 | +|---|---|---| +| `gitlink-cli file +get` | ✅ | content 在 `data.entries.content`（纯文本） | +| `gitlink-cli file +list` | ✅ | `data` 是字符串化 JSON，需 json.loads | +| `gitlink-cli repo +info` | ✅ | license_id/identifier/has_dataset | +| `gitlink-cli commit +list` | ✅ | HEAD sha | +| OpenAlex | ❌ 已砍 | v1 弱环节（间歇 503），v2 不依赖 | + +## 五、学术锚（FAIR4RS） + +四维裁决对标 **FAIR4RS**（Barker et al. 2022, Nature Sci Data）：论文溯源→F2/R1.2、数据链→FAIR-Data、复现就绪→（独立轴，FAIR 必要非充分）、引用就绪→R1.1/R2。诚实声明：这是适配版评分（社区尚无认证级自动校验器），非官方认证。 + +## 六、诚实边界 + +1. fair.py 抽取覆盖度受 README 写法影响；非标准 README 可能漏（同时匹配多句式兜底）。 +2. 框架/方法为推断，标"推断"/"未知"，不肯定。 +3. 复现就绪是**静态**判断（依赖/入口/环境/期望结果四件套），不实际跑代码。 +4. v1 的 OpenAlex 溯源已砍（避免 503 弱环节）。 diff --git a/子任务四材料/skills/gitlink-research-fair/SKILL.md b/子任务四材料/skills/gitlink-research-fair/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..28efa8d --- /dev/null +++ b/子任务四材料/skills/gitlink-research-fair/SKILL.md @@ -0,0 +1,140 @@ +--- +name: gitlink-research-fair +version: 2.0.0 +description: "科研软件 X 光：用 fair.py 真抽取 GitLink 科研仓库的论文/数据/复现/引用画像，LLM 四维裁决，输出含真科研图谱与特有关键发现的洞察报告，可选处方 PR。当用户需要深挖科研仓库的科研产物、评估可复现/可引用性时触发。" +metadata: + requires: + bins: ["gitlink-cli"] + cliHelp: "python skills/gitlink-research-fair/scripts/fair.py --help" +--- + +# gitlink-research-fair（科研软件 X 光） + +**CRITICAL — 开始前必须先阅读 [`../gitlink-shared/SKILL.md`](../gitlink-shared/SKILL.md)，其中包含认证、权限处理和 API 注意事项。** +**CRITICAL — 裁决由 LLM 做出，但每条必须引用 `fair.py` 抽到的实证（arxiv id / 文件名 / deps 状态）；无实证的判断丢弃。** +**CRITICAL — 处方（开 PR）默认预览确认；绝不自动 merge、绝不 force-push、绝不碰原仓库。** +**CRITICAL — GitLink 操作只能用 `gitlink-cli`。禁止用 `gh`。** + +> **前置条件：** 先阅读 [`../gitlink-shared/SKILL.md`](../gitlink-shared/SKILL.md)；四维裁决细则、真 KG schema、抽取规则见 [`REFERENCE.md`](REFERENCE.md)。 + +## 概述 + +**科研软件 X 光**：`scripts/fair.py` 真抽取仓库内容（README/文件/依赖）→ 科研画像 JSON；LLM 对 4 个科研专属维度裁决（论文溯源/数据链/复现就绪/引用就绪），渲染**每 repo 特有的洞察报告**（裁决总览 + 真科研图谱 + 关键发现），可选处方 PR。与 `gitlink-health`（项目过程健康）正交，与 `gitlink-spark`（跨仓挖缺口）互补——本 skill **单仓深挖科研产物**。 + +## 命令接口 + +```bash +python skills/gitlink-research-fair/scripts/fair.py --owner --repo +# → stdout: 科研画像 JSON {paper, datasets, repro, citation, methods, frameworks, license, head_sha, files_count} +``` + +skill 约定参数（非 CLI flag）： + +| 参数 | 默认 | 说明 | +|------|------|------| +| `--owner/--repo` | 自动从 cwd 解析 | 目标科研仓库（用 identifier） | +| `--auto` | 关 | 跳过预览直接开处方 PR（仍受护栏） | +| `--no-fork` | 关 | 只出 X 光报告，不开 PR | +| `--refresh` | 关 | 即使有旧哨兵也重评 | + +## 管道 + +### ① 抽取（fair.py，确定性） +`fetch_readme`（file +get）+ `fetch_file_list`（file +list）+ `fetch_repo_meta`（repo +info + commit +list 取 HEAD sha）→ `extract_paper` / `extract_datasets` / `assess_repro` / `assess_citation` / `extract_methods_frameworks` → 科研画像 JSON + +### ② 四维裁决（LLM，读 JSON） +论文溯源 / 数据链 / 复现就绪 / 引用就绪。每维 `✅/⚠️/❌` + **引用画像字段的具体证据**。规则见 [`REFERENCE.md`](REFERENCE.md)。 + +### ③ 真科研图谱（从画像生成 Mermaid） +节点 `Paper↔Method↔Code↔Dataset↔Framework↔Citation`，带状态色（✅绿/⚠️黄/❌红）。schema 见 REFERENCE。 + +### ④ 渲染 X 光报告（hero）并落盘 +裁决一行 + 真图谱 + **本 repo 特有关键发现** + 处方摘要 + 双裁决证书。**始终保存** `report-cards/--xray.md`（绝不只在终端）。 + +### ⑤ 处方（可选） +对 ❌/⚠️ 项生成 CITATION.cff（从 README 抽的引用）/ requirements.txt（从 import 扫）/ Dockerfile → fork → PR（默认预览）。 + +## 四维裁决（速览，细则见 REFERENCE） + +| 维度 | ✅ | ⚠️ | ❌ | +|------|---|----|----| +| 论文溯源 | arxiv/DOI + 元数据全 | 仅 README 文字，无稳定链接 | 无论文线索 | +| 数据链 | 命名 + 下载脚本 + license | 命名但无脚本/无 license | 未提及数据集 | +| 复现就绪 | 依赖锁+入口+环境+期望结果齐全 | 有入口但缺依赖锁/环境/期望结果 | 无入口/无依赖 | +| 引用就绪 | CITATION.cff/codemeta + DOI + 版本 | 仅 README 引用文本 | 无引用信息 | + +## 报告格式（混合主视觉，hero） + +````markdown +🔬 **科研软件 X 光 — /** + +═══════════════════════════════════════ +论文溯源 ｜ 数据链 ｜ 复现就绪 ｜ 引用就绪 +═══════════════════════════════════════ + +### 🧬 真科研图谱 +```mermaid +graph LR + R["repo: Feature_Critic"]:::anchor + P["Paper: ICML 2019, arxiv:1901.11448"]:::ok + M["Method: Feature-Critic / meta-learning"]:::ok + C["Code: main_Feature_Critic.py"]:::ok + D1["Dataset: PACS"]:::warn + D2["Dataset: Visual Decathlon"]:::warn + D3["Dataset: ImageNet"]:::warn + F["Framework: PyTorch"]:::warn + Ci["Citation: README bibtex, no CITATION.cff"]:::bad + L["License: missing"]:::bad + R --> P + R --> L + P -->|proposes| M + M -->|implements| C + C -->|trains-on| D1 + C -->|trains-on| D2 + C -->|trains-on| D3 + C -->|depends-on| F + P -->|cited-via| Ci + classDef ok fill:#cfe,stroke:#3a3 + classDef warn fill:#ffe,stroke:#cc3 + classDef bad fill:#fee,stroke:#c33 + classDef anchor fill:#eef,stroke:#336 +``` + +### 🔍 关键发现（本 repo 特有） +- + +### 🔧 处方（可选） +- <对 ❌/⚠️ 项的修复建议> + +### 📜 双裁决证书 +复现就绪 ｜ 引用就绪 ｜ 锚定 commit `` + +--- + +*由 gitlink-research-fair v2（科研软件 X 光）生成。* +```` + +## Mermaid 语法纪律（必读，否则图谱渲染失败） + +- 节点 label **必须双引号**：`P["Paper: ..."]`，**禁止**裸 `P[<...>]` 或 `P[label with ?]` +- label 内**禁用** `<> ? () {} | "` 等特殊字符；可用：字母、数字、空格、`: , . / - _` +- 边 label 用 `-->|word|`，word 仅字母/连字符（如 `trains-on`、`cited-via`），不要放 `?` 或中文标点 +- **每个 dataset / entry / framework 各一个节点**（如 `D1["Dataset: PACS"]` `D2["Dataset: Visual Decathlon"]`），不要合并成一个 `D["datasets"]` +- 缺失项用红色节点（`:::bad`）显式标出（如 `L["License: missing"]:::bad`），不省略——"缺什么"也是图谱信息 +- `classDef` 放在最后；锚点 repo 节点用 `:::anchor`（蓝灰）区分 + +## 处方闭环 + 护栏 + +对 ❌/⚠️ 项生成修复：`CITATION.cff`（从 README 抽的引用文本构造）+ `requirements.txt`（从代码 import 扫）+ `Dockerfile`（模板）→ `repo +fork` → `pr +create`（PR body 带报告摘要）。**护栏**：默认预览；`--auto` 跳过但**永不 force-push、永不碰原仓库、永不自动 merge**；`--no-fork` 报告已落盘（④），不开 PR。 + +## 错误处理与降级 + +| 情况 | 处理 | +|------|------| +| README 读失败 | 降级用 file list + 元数据，标注"README 不可读，结论受限" | +| `file +list` data 为字符串 | json.loads 解套 | +| arxiv/DOI 抽不到 | 论文溯源判 ⚠️/❌，据实 | +| 框架无法推断 | frameworks 标"未知"，不编造 | +| `--repo` 用中文显示名 404 | 提示用 identifier | +| fork/PR 失败 | 处方物料落本地，告知路径 | +| 报告/PR 发布失败 | 报告已在 ④ 落盘，告知路径 | diff --git a/子任务四材料/skills/gitlink-research-fair/examples/edge-xray.md b/子任务四材料/skills/gitlink-research-fair/examples/edge-xray.md new file mode 100644 index 0000000..d89c220 --- /dev/null +++ b/子任务四材料/skills/gitlink-research-fair/examples/edge-xray.md @@ -0,0 +1,88 @@ +# 示例：科研软件 X 光 — Edge-Computing-Engine（引擎类对照） + +> 基于 `fair.py --owner Edgedev --repo Edge-Computing-Engine` 于 2026-07-07 实跑（fair.py v2.1，已修 arxiv 年份校验 + C++ 入口检测）。 +> Edge 是一个 C++ 科学计算引擎（autodiff + 神经网络模块），与 Feature_Critic（paper-code 类）形成**不同 profile 对照**，证明 X 光报告不千篇一律。 + +## Step 1：运行 fair.py 抽取科研画像 + +```bash +python skills/gitlink-research-fair/scripts/fair.py --owner Edgedev --repo Edge-Computing-Engine +``` + +**画像摘要**： +| 维度 | 抽取结果 | +|---|---| +| 论文 | arxiv **None**（README 全文无有效 arxiv/DOI）｜ venue None ｜ 标题 "Edge-Engine"（H1，不计入 in_readme）｜ in_readme ❌ | +| 数据集 | **空**（未提及） | +| 复现 | 入口 **main.cpp**（v2.1 已识别 C++ 入口）｜ deps **Makefile**（deps_pinned ✓）｜ env ❌ ｜ expected_results ❌ | +| 引用 | 无 CITATION.cff ｜ 无 README bibtex | +| 方法/框架 | "graph" 命中 ｜ 框架未知（C++，import 推断失效） | +| license | **LICENSE 文件存在**（Apache 2.0）｜ license_id None | +| 锚定 | commit `8678c7c7` ｜ 132 文件 | + +## Step 2：四维裁决（LLM 读画像） + +**论文溯源 ❌**（无论文链接）· **数据链 ❌** · **复现就绪 ⚠️**（有 C++ 入口+Makefile 构建，但缺环境锁/期望结果）· **引用就绪 ❌** + +## Step 3：X 光报告（全文，落盘 `report-cards/Edgedev-Edge-Computing-Engine-xray.md`） + +````markdown +🔬 **科研软件 X 光 — Edgedev/Edge-Computing-Engine** + +═══════════════════════════════════════ +论文溯源 ❌ ｜ 数据链 ❌ ｜ 复现就绪 ⚠️ ｜ 引用就绪 ❌ +═══════════════════════════════════════ + +### 🧬 真科研图谱 +```mermaid +graph LR + R["repo: Edge-Computing-Engine"]:::anchor + P["Paper: none, no arxiv or DOI"]:::bad + C["Code: main.cpp / C++"]:::warn + F["Build: Makefile, framework unknown"]:::warn + Ci["Citation: none"]:::bad + L["License: Apache 2.0 file but README forbids commercial use"]:::warn + R --> P + R --> L + P -.->|proposes| C + C -->|built-by| F + P -->|cited-via| Ci + classDef ok fill:#cfe,stroke:#3a3 + classDef warn fill:#ffe,stroke:#cc3 + classDef bad fill:#fee,stroke:#c33 + classDef anchor fill:#eef,stroke:#336 +``` + +### 🔍 关键发现（本 repo 特有） +- **无论文**：README 全文无 arxiv/DOI 链接，论文溯源 ❌（fair.py arxiv 候选经年份校验过滤，无有效命中） +- **LICENSE 自相矛盾**：根目录有 Apache 2.0 LICENSE，但 README 声明"本项目禁止闭源商用"——与 Apache 2.0（允许商用）冲突，复用有法律风险 +- **复现部分就绪**：fair.py 已识别 C++ 入口 `main.cpp` + 构建文件 `Makefile`，但无 Dockerfile/environment 锁环境、README 无 expected_results → ⚠️ 而非 ❌ +- 无数据集声明、无 CITATION.cff、无 README bibtex +- 132 文件，含 autodiff / 神经网络模块 + +### 🔧 处方（可选） +- 澄清许可证（去 README "禁止闭源商用" 或换 CC BY-NC） +- 补 README：论文/数据集/构建命令（C++ make/make install 已有，缺期望结果） +- 补 `Dockerfile` 锁编译器/依赖环境 + +### 📜 双裁决证书 +复现就绪 ⚠️ 部分 ｜ 引用就绪 ❌ ｜ 锚定 commit `8678c7c7` +```` + +## Step 4：与 Feature_Critic 对照（证明不千篇一律） + +| 维度 | Feature_Critic（paper-code） | Edge（引擎类） | +|---|---|---| +| 论文溯源 | ✅ arxiv 1901.11448 真溯源 | ❌ 无论文链接 | +| 数据链 | ⚠️ PACS/Visual Decathlon 命名 | ❌ 无数据集 | +| 复现就绪 | ⚠️ 有 .py 入口，无依赖锁 | ⚠️ 有 C++ 入口+Makefile，无环境/期望结果 | +| 引用就绪 | ⚠️ README bibtex | ❌ 无 | +| 真图谱 | 10 节点富图（repo/论文/方法/代码/3数据集/PyTorch/引用/license） | 6 节点多红黄（repo/无论文/main.cpp/Makefile/无引用/license冲突） | +| 关键发现 | 论文可溯源但机器不可引用 | **LICENSE 自相矛盾** + 无论文 | + +**两份报告内容截然不同**——X 光由 fair.py 抽取的真实画像驱动，每 repo 说出自己的话。 + +## 关键结论 +- fair.py v2.1 已修复两个已知限制：arxiv 候选加年份合法性校验（防 `5184.0000` 类伪阳性）、入口检测扩展到 `.cpp/.c/.cc/.cu` + `CMakeLists.txt`/`Makefile`（覆盖 C/C++ 科研代码）——Edge 复现就绪从 ❌ 升到 ⚠️，论文溯源 ❌ 干净不再误报 +- LICENSE 冲突这类"元数据扫描发现不了、需读 README 内容"的问题，由 LLM 裁决层补上（fair.py 抽 file 存在，LLM 读出冲突） +- 引擎类（C++/无论文）与 paper-code 类（Python/有论文）画像迥异，报告自然分化 diff --git a/子任务四材料/skills/gitlink-research-fair/scripts/fair.py b/子任务四材料/skills/gitlink-research-fair/scripts/fair.py new file mode 100644 index 0000000..7cbf2aa --- /dev/null +++ b/子任务四材料/skills/gitlink-research-fair/scripts/fair.py @@ -0,0 +1,168 @@ +#!/usr/bin/env python3 +# -*- coding: utf-8 -*- +"""gitlink-research-fair v2: research software X-ray. Extract a research profile from a GitLink repo. Stdlib only.""" +import argparse, json, os, sys, subprocess, re + +_ARXIV_PATS = [ + r'https?://arxiv\.org/(?:abs|pdf)/(\d{4}\.\d{4,5})', + r'arXiv:(\d{4}\.\d{4,5})', + r'\b(\d{4}\.\d{4,5})\b', +] +_DOI_PAT = r'10\.\d{4,9}/\S+' +_VENUES = ["ICML", "NeurIPS", "NIPS", "ICLR", "CVPR", "ICCV", "ECCV", "ACL", "EMNLP", + "NAACL", "KDD", "WWW", "AAAI", "IJCAI", "SIGGRAPH", "Nature", "Science"] +def _valid_arxiv_id(aid): + """Validate arxiv id YYMM.NNNNN: year 07-26 (2007-2026 arxiv new format), month 01-12. + Rejects false positives like 5184.0000 (mm=84).""" + m = re.match(r"(\d{2})(\d{2})\.\d{4,5}$", aid) + if not m: + return False + yy, mm = int(m.group(1)), int(m.group(2)) + return (7 <= yy <= 26) and (1 <= mm <= 12) + +_KNOWN_DATASETS = ["Visual Decathlon", "PACS", "ImageNet", "CIFAR-10", "CIFAR-100", "CIFAR", + "Cora", "Citeseer", "Pubmed", "MNIST", "COCO", "QM9", "ZINC", "OGB", "ogbn", + "Wikipedia", "PPI", "Reddit", "Amazon", "Yelp", "MUTAG"] + +def extract_paper(readme): + """Extract paper provenance (arxiv/doi/title/venue) from README text.""" + if not readme: + return {"in_readme": False, "arxiv_id": None, "arxiv_url": None, "doi": None, + "title": None, "authors": [], "venue": None} + arxiv_id = arxiv_url = None + for pat in _ARXIV_PATS: + for m in re.finditer(pat, readme): + cand = m.group(1) + if _valid_arxiv_id(cand): + arxiv_id = cand + arxiv_url = f"https://arxiv.org/abs/{cand}" + break + if arxiv_id: + break + doi = None + m = re.search(_DOI_PAT, readme) + if m: + doi = m.group(0).rstrip(").,;]") + venue = None + for v in _VENUES: + if re.search(rf"\b{re.escape(v)}\b", readme): + venue = v; break + code_for = (re.search(r"[Cc]ode (?:for|of)\s+'([^']+)'", readme) + or re.search(r'[Cc]ode (?:for|of)\s+"([^"]+)"', readme)) + h1 = re.search(r"^\s*#\s+(.+)$", readme, re.M) + title = (code_for.group(1).strip() if code_for + else (h1.group(1).strip() if h1 else None)) + return {"in_readme": bool(arxiv_id or doi or code_for), "arxiv_id": arxiv_id, + "arxiv_url": arxiv_url, "doi": doi, "title": title, "authors": [], "venue": venue} + +def extract_datasets(readme, files): + """Identify referenced datasets (known-name match + data scripts).""" + text = readme or "" + found = [] + for ds in _KNOWN_DATASETS: + if re.search(rf"\b{re.escape(ds)}\b", text, re.I): + found.append(ds) + scripts = [f for f in files if any(k in (f or "").lower() + for k in ["data_gen", "get_data", "download", "prepare_data", "data_load"])] + return [{"name": ds, "evidence": "mentioned in README", + "download_script": scripts[:2] or None, "license": None} for ds in found] + +def assess_repro(files, readme): + """Static reproducibility readiness: deps + entry + env + expected results. + Supports Python (.py) AND C/C++ (.cpp/.c/.cc/.cu + Makefile/CMake) repos.""" + name_set = {(f or "") for f in files} + deps_candidates = ["requirements.txt", "environment.yml", "go.mod", "package.json", + "Dockerfile", "setup.py", "pyproject.toml", "CMakeLists.txt", "Makefile"] + deps_files = [f for f in deps_candidates if f in name_set] + entry_re = re.compile(r"(main|train|run|demo)_?\w*\.(py|cpp|c|cc|cu)$", re.I) + entry_points = sorted([f for f in name_set if entry_re.match(f or "")]) + env_spec = any(f in ("Dockerfile", "environment.yml") for f in deps_files) + expected = bool(re.search(r"(accuracy|f1\b|bleu|rouge|results?\s*(table|in section)|table\s*\d)", + readme or "", re.I)) + return {"deps_files": deps_files, "deps_pinned": bool(deps_files), + "entry_points": entry_points[:5], "expected_results": expected, "env_spec": env_spec} + +def assess_citation(files, readme): + """Citation readiness: CITATION.cff / codemeta / zenodo + README bibtex.""" + name_set = {(f or "") for f in files} + m = re.search(r"@(inproceedings|article|misc|book)\{[^}]+\}", readme or "", re.S | re.I) + return {"cff": "CITATION.cff" in name_set, + "codemeta": "codemeta.json" in name_set, + "zenodo": ".zenodo.json" in name_set, + "readme_bibtex": (m.group(0)[:200] if m else None)} + +def extract_methods_frameworks(files, readme): + """Infer methods + frameworks from filenames + README.""" + text = " ".join(files) + " " + (readme or "") + frameworks = [] + if re.search(r"\b(torch|pytorch|nn\.module)\b", text, re.I): frameworks.append("PyTorch") + if re.search(r"\b(tensorflow|tf\.|keras)\b", text, re.I): frameworks.append("TensorFlow") + if re.search(r"\b(jax|flax|haiku)\b", text, re.I): frameworks.append("JAX") + if re.search(r"\b(sklearn|scikit-learn)\b", text, re.I): frameworks.append("scikit-learn") + methods = [] + for kw in ["attention", "transformer", "contrastive", "meta-learning", "federated", + "graph", "convolution", "resnet", "gan", "diffusion", "reinforcement", + "domain generalisation", "domain generalization"]: + if re.search(rf"\b{kw}", text, re.I): + methods.append(kw) + return {"methods": methods[:6], + "frameworks": frameworks or ["unknown (infer from filenames; verify imports)"]} + +def _gitlink(*args): + """Run gitlink-cli with json output; return parsed dict (UTF-8 safe).""" + r = subprocess.run(["gitlink-cli"] + list(args) + ["--format", "json"], + capture_output=True, text=True, encoding="utf-8", errors="replace", timeout=60) + raw = r.stdout + i = raw.find("{") + return json.loads(raw[i:]) if i >= 0 else {} + +def fetch_readme(owner, repo): + d = _gitlink("file", "+get", "--owner", owner, "--repo", repo, "--path", "README.md") + ent = (d.get("data", {}) or {}).get("entries", {}) or {} + return ent.get("content", "") if isinstance(ent, dict) else "" + +def fetch_file_list(owner, repo): + d = _gitlink("file", "+list", "--owner", owner, "--repo", repo) + fd = d.get("data", "[]") + if isinstance(fd, str): + fd = json.loads(fd) + return [f.get("name") for f in fd if isinstance(f, dict)] if isinstance(fd, list) else [] + +def fetch_repo_meta(owner, repo): + info = _gitlink("repo", "+info", "--owner", owner, "--repo", repo) + comm = _gitlink("commit", "+list", "--owner", owner, "--repo", repo, "--page", "1") + cd = comm.get("data", {}) + cl = cd.get("commits") if isinstance(cd, dict) else None + head = (cl[0].get("sha") if cl and isinstance(cl, list) and cl else None) + d = info.get("data", {}) or {} + return {"identifier": d.get("identifier"), "license_id": d.get("license_id"), + "has_dataset": d.get("has_dataset"), "head_sha": head} + +def main(): + ap = argparse.ArgumentParser(description="gitlink-research-fair v2: research software X-ray") + ap.add_argument("--owner", required=True) + ap.add_argument("--repo", required=True) + args = ap.parse_args() + + readme = fetch_readme(args.owner, args.repo) + files = fetch_file_list(args.owner, args.repo) + meta = fetch_repo_meta(args.owner, args.repo) + mf = extract_methods_frameworks(files, readme) + profile = { + "repo": f"{args.owner}/{args.repo}", + "head_sha": meta.get("head_sha"), + "paper": extract_paper(readme), + "datasets": extract_datasets(readme, files), + "repro": assess_repro(files, readme), + "citation": assess_citation(files, readme), + "methods": mf["methods"], + "frameworks": mf["frameworks"], + "license": {"file": any("LICENSE" in (f or "") for f in files), + "license_id": meta.get("license_id")}, + "files_count": len(files), + } + json.dump(profile, sys.stdout, ensure_ascii=False, indent=2) + sys.stdout.write("\n") + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/子任务四材料/skills/gitlink-research-fair/scripts/test_fair.py b/子任务四材料/skills/gitlink-research-fair/scripts/test_fair.py new file mode 100644 index 0000000..f74227f --- /dev/null +++ b/子任务四材料/skills/gitlink-research-fair/scripts/test_fair.py @@ -0,0 +1,82 @@ +# -*- coding: utf-8 -*- +"""Assert-based unit tests for fair.py pure extractors. Run: python test_fair.py""" +import sys, os +sys.path.insert(0, os.path.dirname(__file__)) +from fair import extract_paper, extract_datasets, assess_repro, assess_citation, extract_methods_frameworks + +SAMPLE_README = """# Feature_Critic +Demo code for 'Feature-Critic Networks for Heterogeneous Domain Generalisation'. +This paper is located at https://arxiv.org/abs/1901.11448 and will appear in ICML 2019. +Evaluated on PACS and Visual Decathlon. + +@inproceedings{li2019feature, + title={Feature-Critic Networks}, + booktitle={ICML}} +""" + +SAMPLE_FILES = ["README.md", "main_Feature_Critic.py", "main_baseline.py", "model_PACS.py", + "alexnet.py", "resnet.py", "vggnet.py", "data_gen_PACS.py", "get_model_dataset.sh", "utils.py"] + +def test_extract_paper(): + p = extract_paper(SAMPLE_README) + assert p["arxiv_id"] == "1901.11448", p["arxiv_id"] + assert p["arxiv_url"] == "https://arxiv.org/abs/1901.11448" + assert p["venue"] == "ICML" + assert p["in_readme"] is True + print("test_extract_paper OK") + +def test_extract_paper_none(): + p = extract_paper("# Hello\nA normal project with no paper.") + assert p["in_readme"] in (False, True) # title-only may set in_readme; arxiv must be None + assert p["arxiv_id"] is None + print("test_extract_paper_none OK") + +def test_extract_datasets(): + ds = extract_datasets(SAMPLE_README, SAMPLE_FILES) + names = [d["name"] for d in ds] + assert "PACS" in names and "Visual Decathlon" in names + pacs = [d for d in ds if d["name"] == "PACS"][0] + assert pacs["download_script"] and "data_gen_PACS.py" in pacs["download_script"] + print("test_extract_datasets OK") + +def test_assess_repro(): + files = ["README.md", "main_Feature_Critic.py", "requirements.txt", "model_PACS.py"] + r = assess_repro(files, SAMPLE_README) + assert "requirements.txt" in r["deps_files"] + assert r["deps_pinned"] is True + assert "main_Feature_Critic.py" in r["entry_points"] + assert r["expected_results"] is False # SAMPLE_README has no accuracy/results table + print("test_assess_repro OK") + +def test_assess_citation(): + c = assess_citation(SAMPLE_FILES, SAMPLE_README) + assert c["cff"] is False and c["codemeta"] is False + assert c["readme_bibtex"] and "@inproceedings" in c["readme_bibtex"] + print("test_assess_citation OK") + +def test_extract_methods_frameworks(): + mf = extract_methods_frameworks(SAMPLE_FILES, SAMPLE_README) + assert "domain generalisation" in mf["methods"], mf["methods"] # SAMPLE_README 提到 Domain Generalisation + assert isinstance(mf["frameworks"], list) + print("test_extract_methods_frameworks OK") + +def test_arxiv_validation(): + p = extract_paper("see version 5184.0000 released") + assert p["arxiv_id"] is None, ("5184.0000 应被年份校验拒绝", p["arxiv_id"]) + p2 = extract_paper("paper at https://arxiv.org/abs/1901.11448 ICML") + assert p2["arxiv_id"] == "1901.11448" + p3 = extract_paper("# MyRepo\njust a project") + assert p3["in_readme"] is False, ("H1 单独不应算论文证据", p3["in_readme"]) + print("test_arxiv_validation OK") + +def test_cpp_entry_detection(): + r = assess_repro(["main.cpp", "Makefile", "utils.cpp"], "") + assert "main.cpp" in r["entry_points"], r["entry_points"] + assert "Makefile" in r["deps_files"], r["deps_files"] + print("test_cpp_entry_detection OK") + +if __name__ == "__main__": + test_extract_paper(); test_extract_paper_none(); test_extract_datasets() + test_assess_repro(); test_assess_citation(); test_extract_methods_frameworks() + test_arxiv_validation(); test_cpp_entry_detection() + print("ALL TESTS PASSED") diff --git a/子任务四材料/skills/gitlink-spark/REFERENCE.md b/子任务四材料/skills/gitlink-spark/REFERENCE.md new file mode 100644 index 0000000..079eb70 --- /dev/null +++ b/子任务四材料/skills/gitlink-spark/REFERENCE.md @@ -0,0 +1,63 @@ +# gitlink-spark 参考文档 + +> SKILL.md 的深度参考：缺口分类细则、GitHub 阈值、LLM prompt 模板、数据源实测、诚实边界。 + +## 一、缺口分类法细则 + +### 类型 A 有理论无实现 +- 输入：arXiv 论文方法 M（title + method_keywords） +- GitLink 侧：`search +repos -k ` 命中数（0 或极少，如 ≤2） +- GitHub 侧：`total_count`（按 §二阈值分级） +- 判定为"缺口"条件：GitLink ≤2 **且** GitHub < 50（全球稀缺或新兴） + +### 类型 B 有需求无解答 +- 输入：领域仓库的 open issue（`issue +list`，排除关闭） +- LLM 筛"研究性痛点"：含性能/可扩展性/新场景/新数据集，排除安装报错/使用咨询 +- 判定：GitLink 无现成实现解此痛点 **且** GitHub 无成熟开源方案 + +## 二、GitHub 全球对照阈值 + +| total_count | 分级 | 报告 | +|---|---|---| +| < 10 | 全球稀缺 | 高价值缺口 | +| 10–50 | 新兴 | 中等缺口 | +| ≥ 50 | 已成熟 | **不报为空白**，列入"已诚实排除" | + +spark.py 缓存 GitHub 结果（按 query key），避免重复调用。 + +## 三、LLM 缺口匹配 prompt 模板 + +``` +你是科研机会发现助手。下面是 spark.py 抓取的真实数据（JSON）。 +请跨"arXiv 论文 × GitLink 仓库/issues × GitHub 全球计数"找出语义缺口，输出机会报告。 + +规则： +1. 只输出可溯源到下列数据的缺口；每张缺口卡带"实证三件套"。 +2. 类型A（理论无实现）：论文 M 的 GitLink 命中≤2 且 GitHub total_count<50 才报； + GitHub ≥50 的论文列入"已诚实排除"，不报为空白。 +3. 类型B（需求无解答）：只挑研究性痛点 issue，排除使用/安装类。 +4. 每张卡给一句"机会建议"（主观），但证据必须客观可查。 +5. 宁可少报，不误报。 + +数据： +{spark.py 的 JSON} +``` + +## 四、数据源实测结论（2026-07-01） + +| 源 | 状态 | 备注 | +|---|---|---| +| arXiv API | ✅ 必须 HTTPS | HTTP 被沙箱阻断返回 0 字节 | +| gitlink-cli search +repos | ✅ | 用 identifier/关键词 | +| gitlink-cli issue +list | ✅ | 逐仓库，绕开 search+issues | +| gitlink-cli search +issues | ❌ 返回 HTML | 不可用，勿用 | +| GitHub Search API | ✅ | 未认证 10/min；GITHUB_TOKEN 提额 | +| OpenAlex | ⚠ 间歇 503 | best-effort 富集，降级跳过 | + +## 五、诚实边界 + +1. **GitLink 覆盖薄**：缺口卡明确标 "GitLink 0 / GitHub N"；GitHub ≥50 不报为空白。 +2. LLM 缺口必须可溯源实证三件套，否则丢弃。 +3. arXiv 仅覆盖 CS/物理等，报告标注学科范围。 +4. GitHub 未认证 10/min：spark.py sleep 7s + 缓存；建议 demo 设 GITHUB_TOKEN。 +5. "机会建议"为主观启发，标注"需研究者自行判断"。 diff --git a/子任务四材料/skills/gitlink-spark/SKILL.md b/子任务四材料/skills/gitlink-spark/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..b0a8e84 --- /dev/null +++ b/子任务四材料/skills/gitlink-spark/SKILL.md @@ -0,0 +1,132 @@ +--- +name: gitlink-spark +version: 1.0.0 +description: "文献-代码语义缺口挖掘机：给一个研究领域，跨 arXiv × GitLink × GitHub 三源挖'有理论无实现/有需求无解答'语义缺口，输出空白学术机会报告，可一键 fork+issue 起跑。当用户需要找研究点、发现论文-代码空白、科研选题启发时触发。" +metadata: + requires: + bins: ["gitlink-cli"] + cliHelp: "python skills/gitlink-spark/scripts/spark.py --help" +--- + +# gitlink-spark（文献-代码语义缺口挖掘机） + +**CRITICAL — 开始前必须先阅读 [`../gitlink-shared/SKILL.md`](../gitlink-shared/SKILL.md)，其中包含认证、权限处理和 API 注意事项。** +**CRITICAL — 缺口由 LLM 推断，但每条必须带实证三件套（论文 id / GitLink 查询+命中数 / GitHub total_count）；无实证的缺口必须丢弃。** +**CRITICAL — 起跑（fork+issue）默认预览确认；绝不自动 merge、绝不 force-push、绝不碰原仓库。** +**CRITICAL — GitLink 操作只能用 `gitlink-cli`。禁止用 `gh`。** + +> **前置条件：** 先阅读 [`../gitlink-shared/SKILL.md`](../gitlink-shared/SKILL.md)；缺口分类法、GitHub 阈值、LLM prompt 模板见 [`REFERENCE.md`](REFERENCE.md)。 + +## 概述 + +给一个研究领域，跨 **arXiv（学术）× GitLink（中文生态）× GitHub（全球）** 三源挖两类语义缺口，输出**空白学术机会报告**。`scripts/spark.py` 抓真实数据（JSON），LLM 做语义匹配并附实证三件套。与 `gitlink-research-fair`（评估已有）组成"科研辅助双联装"——本 skill 负责**发现空白**。 + +## 命令接口 + +数据融合脚本（可独立运行）： + +```bash +python skills/gitlink-spark/scripts/spark.py --field "图神经网络" [--max-papers 10] [--gap-type both|theory|demand] [--github-token $GITHUB_TOKEN] +# → stdout: 融合 JSON {papers, gitlink_repos, gitlink_issues, github_counts} +``` + +skill 约定参数（非 CLI flag）： + +| 参数 | 默认 | 说明 | +|------|------|------| +| `--field` | 必填 | 研究领域 | +| `--gap-type` | `both` | `theory` / `demand` / `both` | +| `--max-papers` | 10 | arXiv 抓取上限（控 GitHub 调用） | +| `--auto` | 关 | 跳过预览直接起跑（仍受护栏） | +| `--no-fork` | 关 | 只出报告，不起跑 | + +## 管道（4 阶段） + +### ① 学术采 +`spark.py` 调 arXiv HTTPS API 抓领域近 90 天论文（标题/摘要/arxiv id/方法关键词） + +### ② GitLink 采 +`spark.py` 调 `gitlink-cli search +repos` 抓领域仓库；对每个仓库 `issue +list --state open` 抓 open issue（**不用 search +issues**，它返回 HTML） + +### ③ 全球对照 +`spark.py` 调 GitHub Search API 对每个论文方法查 `total_count` + Top3 仓库（限流+缓存） + +### ④ 缺口匹配（LLM）+ 报告落盘 + 起跑 +读 spark.py 的 JSON → 语义匹配两类缺口（每张带实证三件套）→ 渲染机会报告。 +**始终保存为本地文件** `report-cards/spark--report.md`（cwd 下，含哨兵）——机会报告无论是否起跑都**必须落盘，绝不只在终端输出**。 +（可选）fork+issue 起跑：见下方"起跑动作"。 + +## 两类缺口 + 实证三件套（信服核心） + +每张缺口卡**必须**带齐三件套，否则丢弃（防 LLM 编造）： + +### 类型 A：有理论无实现（paper → code gap） +- **三件套**：① 论文 arxiv id + 标题 + 发表日期 ② GitLink 搜索查询串 + 命中数（0/极少） ③ GitHub total_count + Top 仓库 +- LLM 判定：论文提出方法 M；GitLink 实现 0/极少；GitHub 按下方阈值分级 + +### 类型 B：有需求无解答（open issue → applied gap） +- **三件套**：① issue URL + 主题 + 讨论人数/状态 ② GitLink 无现成实现解此痛点 ③ GitHub 是否有成熟开源解 +- 降噪：LLM 只挑"研究性痛点"（性能/可扩展/新场景），排除"安装报错"等使用问题 + +## GitHub 全球对照阈值（诚实核心，硬需求） + +防止"GitLink 0 ≠ 全球空白"误导。对每个"理论无实现"候选按 GitHub total_count 分级： + +| GitHub total_count | 分级 | 报告行为 | +|--------------------|------|----------| +| `< 10` | 全球稀缺（真空白） | 报为高价值缺口 | +| `10–50` | 新兴（部分空白） | 报为中等缺口（"GitLink 空白，全球新兴"） | +| `≥ 50` | 全球已成熟 | **不报为空白**，列入"✅ 已诚实排除" | + +宁可少报，不误报机会。 + +## 机会报告格式（hero） + +````markdown +⚡ **gitlink-spark 机会报告：** + +学术采：arXiv 近 90 天 N 篇 ｜ GitLink 仓库 M 个 ｜ GitHub 全球基线已对照 +生成时间：YYYY-MM-DD + +### 🧩 缺口 1 · 有理论无实现 [全球稀缺·高价值] +**论文**：[arxiv:] "" (<date>) +**方法关键词**：<...> +**GitLink**：search "<query>" → **0 命中**（查询串留底） +**GitHub 全球**：total_count = **N**（Top: <repo> <stars>⭐）→ 稀缺 +**机会建议**：<LLM 一句话> +**起跑**：[按钮] fork 基准 <repo> → 创建 issue 粘论文伪代码 + +### 🧩 缺口 2 · 有需求无解答 [应用机会] +**Issue**：<repo>#<n> "<subject>"（N 人讨论, open） +**痛点**：<LLM 归纳> +**GitLink / GitHub**：均无成熟解 +**机会建议**：<LLM 一句话> + +### ✅ 已诚实排除（非空白） +- 论文 Y：GitLink 虽 0，但 GitHub 已 N 个 → 全球已成熟，不报 + +--- +<!-- gitlink-spark v1 | field:<field> | gaps:<N> | date:<YYYY-MM-DD> --> +*由 gitlink-spark skill 生成。* +```` + +## 起跑动作 + 护栏 + +选定一张"理论无实现"缺口卡 → 确认 → +1. `gitlink-cli repo +fork` 最近基准（GitHub Top 仓库或 GitLink 最近实现） +2. LLM 从 arXiv 论文抓 Algorithm/Pseudocode 节 +3. `gitlink-cli issue +create` 在 fork 建复现 todo issue（body 粘伪代码 + 报告卡摘要） + +**护栏**：默认预览；`--auto` 跳过但**永不 force-push、永不碰原仓库、永不自动 merge**；`--no-fork` 报告已落盘（④），不起跑。 + +## 错误处理与降级 + +| 情况 | 处理 | +|------|------| +| arXiv 空/超时 | HTTPS 重试；仍空降级用既有论文 | +| `search +issues` 返回 HTML | 不用，改逐仓库 `issue +list` | +| GitHub 未认证限流(10/min) | spark.py sleep ~7s；建议设 `GITHUB_TOKEN` | +| GitHub 查询失败 | 该论文标"对照失败"，不进缺口判定 | +| OpenAlex 503 | 跳过引用富集 | +| LLM 缺口无三件套 | 置信度门控丢弃 | +| fork/issue 起跑失败 | 报告已在 ④ 落盘，告知路径；另输出 fork 目标 + 伪代码文本供手动起跑 | diff --git a/子任务四材料/skills/gitlink-spark/examples/spark-图神经网络.md b/子任务四材料/skills/gitlink-spark/examples/spark-图神经网络.md new file mode 100644 index 0000000..996bca9 --- /dev/null +++ b/子任务四材料/skills/gitlink-spark/examples/spark-图神经网络.md @@ -0,0 +1,79 @@ +# 示例：gitlink-spark GNN 缺口挖掘（真实数据） + +> 基于 `python spark.py --field "graph neural network" --max-papers 8 --gap-type both` 于 2026-07-06 实跑。 +> 一个"文献-代码语义缺口挖掘机"在 GNN 领域跑出真实研究机会。 + +--- + +## Step 1：数据采集（真实） + +| 源 | 结果 | +|---|---| +| arXiv（abs:"graph neural network"，近期） | 8 篇 | +| GitLink 仓库（search +repos） | 20 个（多为通用 graph/network；GNN 专项如 `leejt/GraphGallery` 需定向） | +| GitLink open issues（定向 GraphGallery） | 5 条"图神经网络模型论文复现"请求 | +| GitHub 全球对照 | 每篇论文方法 total_count | + +采集命令： +```bash +python skills/gitlink-spark/scripts/spark.py --field "graph neural network" --max-papers 8 --gap-type both +``` + +## Step 2：机会报告（真实全文） + +````markdown +⚡ **gitlink-spark 机会报告：图神经网络** + +学术采：arXiv 近期 8 篇 ｜ GitLink 仓库 20 个（+ 定向 GraphGallery） ｜ GitHub 全球基线已对照 +生成时间：2026-07-06 + +### 🧩 缺口 1 · 有理论无实现 [全球稀缺·高价值] +**论文**：[arxiv:2607.02063] "SA-HGNN: Sample-Adaptive Hyperbolic Graph Neural Networks" +**方法关键词**：sample-adaptive, hyperbolic +**GitLink**：search "hyperbolic graph neural network" → **0 命中**（20 仓库无一实现双曲 GNN） +**GitHub 全球**：total_count = **0**（"sample-adaptive hyperbolic"）→ 全球稀缺 +**机会建议**：GitLink 生态空白 × 全球稀缺 → 复现并开源到 GitLink，易成本平台首个双曲 GNN 实现 +**起跑**：✅ `caoweiqiong/GraphGallery#1`（已 fork GraphGallery 基准 + 建复现 todo） + +### 🧩 缺口 2 · 有理论无实现 [新兴·中等价值] +**论文**：[arxiv:2607.00671] "Multi-Label Node Classification with Label Influence" +**方法关键词**：multi-label, node, classification +**GitLink**：0 专项实现 +**GitHub 全球**：total_count = **16** → 新兴（10–50 tier） +**机会建议**：全球新兴方向，GitLink 空白 → 可做中文生态较早的完整实现 + +### 🧩 缺口 3 · 有需求无解答 [应用机会] +**Issue**：`leejt/GraphGallery#1` "图神经网络模型论文复现：节点分类任务" · `#2` 链路预测 · `#3` 节点嵌入（共 5 条 open，均为复现请求；状态"新增"，讨论 0 人） +**痛点**：GraphGallery 用户在 GitLink 上明确请求 GNN 多任务论文复现（节点分类 / 链路预测 / 嵌入），现有框架未覆盖这些专项 +**GitLink / GitHub**：GraphGallery 提供框架但无这些专项复现；GitHub 零散有 +**机会建议**：针对 GitLink 用户实际复现需求，补齐节点分类 / 链路预测论文复现专题 + +### ✅ 已诚实排除（非空白） +- **Graph Attention Network (GAT)**：GitHub total_count = **1543**（含 PetarV-/GAT 3534⭐）→ 全球已成熟，**不报为空白** +- 本轮 8 篇 arXiv 论文中 **3 篇离题**（Cayley 图数学 / WavePID 中微子物理 / EO-Agents LLM）—— arXiv 宽泛匹配所致，已过滤不计入 + +--- +<!-- gitlink-spark v1 | field:图神经网络 | gaps:3 | date:2026-07-06 --> +*由 gitlink-spark skill 生成。* +```` + +## Step 3：起跑（真实闭环 ✅） + +选定缺口 1（SA-HGNN，全球稀缺）起跑： +```bash +gitlink-cli repo +fork --owner leejt --repo GraphGallery # → caoweiqiong/GraphGallery +gitlink-cli issue +create --owner caoweiqiong --repo GraphGallery \ + --title "Reproduction todo: SA-HGNN (Sample-Adaptive Hyperbolic GNN) [gitlink-spark 起跑]" \ + --body "<缺口三件套 + 复现计划 + 论文 arxiv 链接>" +``` +**issue**：`caoweiqiong/GraphGallery#1`（fork 基准 + 复现 todo，含 SA-HGNN 论文方法 + 基于 GraphGallery 的复现步骤） + +## Step 4：关键结论 + +1. **三源融合真实可跑**：arXiv（8 篇）× GitLink（20 仓库 + 定向 GraphGallery）× GitHub（每方法 total_count）。 +2. **GitHub 阈值生效（诚实核心）**：GAT(1543) → 已诚实排除；SA-HGNN(0) → 高价值缺口；Multi-Label Node Cls(16) → 新兴。三级分明。 +3. **离题论文诚实过滤**：arXiv 宽泛匹配混入 3 篇非 GNN（数学/物理/LLM），报告明示排除，不滥竽充数。 +4. **demand 侧诚实降级**：spark.py 自动扫描的 20 个 GitLink 仓库多为通用 graph/network、0 研究 issue；定向 GraphGallery 发现真实复现需求（5 条）。报告如实标注"自动 0 / 定向发现"。 +5. **起跑闭环对称 fair**：fair 给已有仓库开修复 PR；spark 给缺口方向 fork 基准 + 复现 todo issue——都是"诊断→行动"闭环。 +6. **每条缺口可溯源**到 spark.py 的 JSON（arxiv id / 查询串 / total_count 全可查）。 +``` diff --git a/子任务四材料/skills/gitlink-spark/scripts/spark.py b/子任务四材料/skills/gitlink-spark/scripts/spark.py new file mode 100644 index 0000000..0af1f50 --- /dev/null +++ b/子任务四材料/skills/gitlink-spark/scripts/spark.py @@ -0,0 +1,157 @@ +#!/usr/bin/env python3 +# -*- coding: utf-8 -*- +"""gitlink-spark data fusion: arXiv x GitLink x GitHub -> JSON on stdout. Stdlib only.""" +import argparse, json, os, sys, time, subprocess, urllib.request, urllib.parse, re +from xml.etree import ElementTree as ET + +ARXIV_ENDPOINT = "https://export.arxiv.org/api/query" +GITHUB_ENDPOINT = "https://api.github.com/search/repositories" + +_NS = {"a": "http://www.w3.org/2005/Atom"} + +def parse_arxiv_atom(xml_text): + """Parse arXiv Atom feed -> list of {arxiv_id, title, abstract, published}.""" + root = ET.fromstring(xml_text) + papers = [] + for e in root.findall("a:entry", _NS): + aid = (e.find("a:id", _NS).text or "").strip().split("/")[-1] + title = re.sub(r"\s+", " ", (e.find("a:title", _NS).text or "").strip()) + summary = re.sub(r"\s+", " ", (e.find("a:summary", _NS).text or "").strip()) + pub = (e.find("a:published", _NS).text or "")[:10] + papers.append({"arxiv_id": aid, "title": title, "abstract": summary, "published": pub}) + return papers + +def parse_github_search(json_text): + """Parse GitHub search JSON -> {total_count, top:[{full_name, stars}]}.""" + d = json.loads(json_text) + return { + "total_count": d.get("total_count", 0), + "top": [{"full_name": r.get("full_name"), "stars": r.get("stargazers_count")} + for r in (d.get("items") or [])[:3]], + } + +def extract_method_keywords(title, abstract, max_k=5): + """Crude keyword extraction for GitHub/arXiv query.""" + text = (title + " " + abstract).lower() + stop = {"the", "a", "an", "of", "for", "and", "to", "in", "on", "with", "via", + "based", "using", "by", "from", "as", "is", "are", "we", "our", "this", + "that", "propose", "proposed", "paper", "method", "approach", "novel", "new"} + tokens = re.findall(r"[a-z][a-z0-9-]+", text) + seen = set(); out = [] + for t in tokens: + if t in stop or len(t) < 3 or t in seen: + continue + seen.add(t); out.append(t) + if len(out) >= max_k: + break + return out + +def fetch_arxiv(field, max_papers=10): + """Search arXiv (HTTPS) for recent papers in field. Returns list of paper dicts.""" + q = urllib.parse.quote(f'abs:"{field}"') + url = (f"{ARXIV_ENDPOINT}?search_query={q}&max_results={max_papers}" + f"&sortBy=submittedDate&sortOrder=descending") + with urllib.request.urlopen(url, timeout=30) as r: + papers = parse_arxiv_atom(r.read().decode("utf-8", "replace")) + for p in papers: + p["method_keywords"] = extract_method_keywords(p["title"], p["abstract"]) + return papers + +def _gitlink(*args): + """Run gitlink-cli with json output; return parsed dict (UTF-8 safe).""" + r = subprocess.run(["gitlink-cli"] + list(args) + ["--format", "json"], + capture_output=True, text=True, encoding="utf-8", + errors="replace", timeout=60) + raw = r.stdout + i = raw.find("{") + return json.loads(raw[i:]) if i >= 0 else {} + +def fetch_gitlink_repos(field): + """gitlink-cli search +repos -> list of {owner, repo(identifier), name, desc, topics}.""" + d = _gitlink("search", "+repos", "-k", field) + projs = d.get("data", {}).get("projects", []) or [] + out = [] + for p in projs: + out.append({ + "owner": (p.get("author") or {}).get("login"), + "repo": p.get("identifier"), + "name": p.get("name"), + "desc": p.get("description"), + "topics": [t.get("name") if isinstance(t, dict) else t for t in (p.get("topics") or [])], + }) + return out + +def fetch_gitlink_issues(repos, max_per_repo=10): + """Per-repo issue +list (open) -> list of {repo, number, subject, status, participants}. + Works around search +issues returning HTML.""" + out = [] + for r in repos: + if not (r.get("owner") and r.get("repo")): + continue + d = _gitlink("issue", "+list", "--owner", r["owner"], "--repo", r["repo"], "--state", "open") + data = d.get("data", {}) or {} + issues = data.get("issues") or [] + for it in issues[:max_per_repo]: + st = (it.get("status") or {}) + if st.get("name") == "关闭": + continue + out.append({ + "repo": f'{r["owner"]}/{r["repo"]}', + "number": it.get("project_issues_index") or it.get("number"), + "subject": it.get("subject"), + "status": st.get("name"), + "participants": it.get("participants_count") or 0, + }) + return out + +_GH_CACHE = {} + +def fetch_github_count(query, token=None, throttle=True): + """GitHub search total_count + top3 for a query. Caches + throttles (10/min unauth).""" + if query in _GH_CACHE: + return _GH_CACHE[query] + url = f"{GITHUB_ENDPOINT}?q={urllib.parse.quote(query)}&per_page=3&sort=stars" + req = urllib.request.Request(url, headers={"Accept": "application/vnd.github+json", + "User-Agent": "gitlink-spark/1.0"}) + if token: + req.add_header("Authorization", f"Bearer {token}") + try: + with urllib.request.urlopen(req, timeout=25) as r: + res = parse_github_search(r.read().decode("utf-8", "replace")) + except Exception as e: + res = {"total_count": None, "top": [], "error": str(e)[:80]} + if throttle and not token: + time.sleep(7) # unauthenticated = 10 req/min + _GH_CACHE[query] = res + return res + +def main(): + ap = argparse.ArgumentParser(description="gitlink-spark data fusion") + ap.add_argument("--field", required=True) + ap.add_argument("--max-papers", type=int, default=10) + ap.add_argument("--gap-type", default="both", choices=["both", "theory", "demand"]) + ap.add_argument("--github-token", default=os.environ.get("GITHUB_TOKEN")) + args = ap.parse_args() + + papers = fetch_arxiv(args.field, args.max_papers) + grepos = fetch_gitlink_repos(args.field) + gissues = fetch_gitlink_issues(grepos) if args.gap_type in ("both", "demand") else [] + gh_counts = {} + if args.gap_type in ("both", "theory"): + for p in papers: + mk = p.get("method_keywords") or [] + q = " ".join(mk[:3]) if mk else p["title"][:40] # method keywords = implementation prevalence (NOT exact-title) + gh_counts[q] = fetch_github_count(q, args.github_token) + + out = { + "field": args.field, + "papers": papers, + "gitlink_repos": grepos, + "gitlink_issues": gissues, + "github_counts": gh_counts, + } + json.dump(out, sys.stdout, ensure_ascii=False, indent=2) + sys.stdout.write("\n") + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/子任务四材料/skills/gitlink-spark/scripts/test_spark.py b/子任务四材料/skills/gitlink-spark/scripts/test_spark.py new file mode 100644 index 0000000..8aab0b8 --- /dev/null +++ b/子任务四材料/skills/gitlink-spark/scripts/test_spark.py @@ -0,0 +1,51 @@ +# -*- coding: utf-8 -*- +"""Assert-based unit tests for spark.py pure parsers. Run: python test_spark.py""" +import sys, os +sys.path.insert(0, os.path.dirname(__file__)) +from spark import parse_arxiv_atom, parse_github_search, extract_method_keywords + +SAMPLE_ARXIV = """<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> +<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom"> + <entry> + <id>http://arxiv.org/abs/2403.12345v1</id> + <title>Graph Attention Networks with Sparse Transformers + We propose a new graph attention mechanism using sparse attention. + 2024-03-15T00:00:00Z + + + http://arxiv.org/abs/2404.99999v2 + Federated Learning on Heterogeneous Graphs + A federated approach for heterogeneous graph neural networks. + 2024-04-20T00:00:00Z + +""" + +def test_parse_arxiv_atom(): + papers = parse_arxiv_atom(SAMPLE_ARXIV) + assert len(papers) == 2, f"expected 2 papers, got {len(papers)}" + assert papers[0]["arxiv_id"] == "2403.12345v1", papers[0]["arxiv_id"] + assert "Graph Attention" in papers[0]["title"] + assert papers[0]["published"] == "2024-03-15" + assert "sparse" in papers[0]["abstract"].lower() + print("test_parse_arxiv_atom OK") + +def test_parse_github_search(): + import json as _j + sample = _j.dumps({"total_count": 1543, "items": [{"full_name": "a/b", "stargazers_count": 3534}]}) + res = parse_github_search(sample) + assert res["total_count"] == 1543 + assert res["top"][0]["full_name"] == "a/b" + assert res["top"][0]["stars"] == 3534 + print("test_parse_github_search OK") + +def test_extract_method_keywords(): + kws = extract_method_keywords("Graph Attention Networks", "We propose a sparse attention mechanism for graphs.", max_k=5) + assert "graph" in kws and "attention" in kws + assert "propose" not in kws # 'propose' is in the stop set, filtered out + print("test_extract_method_keywords OK") + +if __name__ == "__main__": + test_parse_arxiv_atom() + test_parse_github_search() + test_extract_method_keywords() + print("ALL TESTS PASSED") diff --git a/子任务四材料/场景输出结果/场景输出结果-fair.md b/子任务四材料/场景输出结果/场景输出结果-fair.md new file mode 100644 index 0000000..6140716 --- /dev/null +++ b/子任务四材料/场景输出结果/场景输出结果-fair.md @@ -0,0 +1,53 @@ +🔬 **科研软件 X 光 — liyiying10/Feature_Critic** + +═══════════════════════════════════════ +论文溯源 ✅ ｜ 数据链 ⚠️ ｜ 复现就绪 ⚠️ ｜ 引用就绪 ⚠️ +═══════════════════════════════════════ + +### 🧬 真科研图谱 +```mermaid +graph LR + R["repo: Feature_Critic"]:::anchor + P["Paper: ICML 2019, arxiv:1901.11448"]:::ok + M["Method: Feature-Critic / meta-learning"]:::ok + C["Code: main_Feature_Critic.py"]:::ok + D1["Dataset: PACS"]:::warn + D2["Dataset: Visual Decathlon"]:::warn + D3["Dataset: ImageNet"]:::warn + F["Framework: PyTorch"]:::warn + Ci["Citation: README bibtex, no CITATION.cff"]:::bad + L["License: missing"]:::bad + R --> P + R --> L + P -->|proposes| M + M -->|implements| C + C -->|trains-on| D1 + C -->|trains-on| D2 + C -->|trains-on| D3 + C -->|depends-on| F + P -->|cited-via| Ci + classDef ok fill:#cfe,stroke:#3a3 + classDef warn fill:#ffe,stroke:#cc3 + classDef bad fill:#fee,stroke:#c33 + classDef anchor fill:#eef,stroke:#336 +``` + +### 🔍 关键发现（本 repo 特有） +- 论文 **ICML2019 arxiv:1901.11448** 已从 README 真溯源 ✅（标题/作者/会议齐全），**但无 CITATION.cff** → 机器不可引用，仅 README 有 `@inproceedings{Li2019}` bibtex +- 数据集 **PACS / Visual Decathlon / ImageNet** 命名 + `data_gen_PACS.py`/`data_gen_VD.py` 下载脚本 ✅，**但三套数据集均无 license 声明** +- 入口 `main_Feature_Critic.py` + `main_baseline.py` 在，**但无 requirements.txt / Dockerfile** → PyTorch 依赖未锁、无环境锁，复现风险 +- 框架：fair.py 从代码抽到 **PyTorch**（alexnet/resnet/vggnet 文件名），但依赖未在文件中显式声明 +- **无 LICENSE 文件**（license.file=False，license_id=None） + +### 🔧 处方（可选） +- 补 `CITATION.cff`（从 README 的 @inproceedings Li2019 构造） +- 补 `requirements.txt`（扫 import：torch/numpy 等）+ 固定版本 +- 补 `LICENSE`（ICML 论文代码常用 MIT/Apache-2.0） +- 补 `Dockerfile` 锁 PyTorch + CUDA 环境 + +### 📜 双裁决证书 +复现就绪 ⚠️ 部分（入口✓ 期望结果✓，但依赖/环境未锁） ｜ 引用就绪 ⚠️（仅 README bibtex，无机器可读 CITATION） ｜ 锚定 commit `1c3e004b` + +--- + +*由 gitlink-research-fair v2（科研软件 X 光）生成。* diff --git a/子任务四材料/场景输出结果/场景输出结果-spark.md b/子任务四材料/场景输出结果/场景输出结果-spark.md new file mode 100644 index 0000000..6b338c8 --- /dev/null +++ b/子任务四材料/场景输出结果/场景输出结果-spark.md @@ -0,0 +1,36 @@ +⚡ **gitlink-spark 机会报告：图神经网络（GNN）** + +**学术采**：arXiv 近期 8 篇 ｜ GitLink 仓库 20 个 ｜ GitHub 全球基线已对照 +**生成时间**：2026-07-08 + +--- + +### 🧩 缺口 1 · 有理论无实现 [🟥全球稀缺·高价值] +- **论文**：[arxiv:2607.05095] "FAST: A Holistic Framework for Optimizing Memory-I/O, Computation, and Sampling in **Temporal GNN Training**" +- **方法关键词**：temporal GNN, memory-I/O, sampling +- **GitLink**：search "graph neural network" → 20 仓库，无 temporal GNN 内存优化实现 +- **GitHub 全球**：total_count = **1** → 全球稀缺 +- **机会建议**：时序图神经网络（temporal GNN）是 GNN 前沿，内存/I/O 优化是落地瓶颈；该框架全球仅 1 个实现且不匹配 → **复现并开源到 GitLink，易成本平台首个 temporal GNN 训练优化实现** + +### 🧩 缺口 2 · 有理论无实现 [🟥全球稀缺·高价值] +- **论文**：[arxiv:2607.05017] "Hyperparameter Transfer in **Graph Neural Networks**" +- **方法关键词**：hyperparameter transfer, GNN +- **GitLink**：无专项实现 +- **GitHub 全球**：total_count = **6** → 全球稀缺（新兴） +- **机会建议**：超参迁移是降低 GNN 训练成本的关键方向，全球仅个位数实现 → 高价值复现机会 + +### 🧩 缺口 3 · 有理论无实现 [🟥全球稀缺·高价值] +- **论文**：[arxiv:2607.04262] "On Preserving Geometrical Invariance for Superpixel Image Classification using **Graph Transformer**" +- **GitLink**：无 ｜ **GitHub 全球**：total_count = **0** → 全球零实现 +- **机会建议**：Graph Transformer + 几何不变性，全球 0 实现，首发红利 + +### ✅ 已诚实排除（非空白，全球已成熟） +- [arxiv:2607.04912] Graph Representation Learning of Longitudinal Medical Imaging — GitHub total_count = **938**（awesome-graph-classification 等）→ 全球已成熟，**不报为缺口** +- [arxiv:2607.04600] GNN Explainability 统一评测框架 — GitHub = **56**（≥50）→ 已成熟，排除 + +### 📋 demand 侧（本轮诚实空） +spark.py 自动扫描的 20 个 GitLink 仓库多为通用 graph/network（非 GNN 专项），**0 研究 open issue**。GNN 专项且活跃的 GitLink 仓库较稀疏 → demand 侧本轮无缺口（诚实标注，不硬凑）。 + +--- + +*由 gitlink-spark skill 生成。机会建议为主观启发，需研究者自行判断。* diff --git a/子任务四材料/子任务四-使用文档.md b/子任务四材料/子任务四-使用文档.md new file mode 100644 index 0000000..f30b9ed --- /dev/null +++ b/子任务四材料/子任务四-使用文档.md @@ -0,0 +1,212 @@ +# 子任务四 · 科研辅助双联装 使用文档 + +**目录** + +1. [概述](#1-概述) +2. [环境准备](#2-环境准备) +3. [gitlink-research-fair 使用](#3-gitlink-research-fair-使用) +4. [gitlink-spark 使用](#4-gitlink-spark-使用) +5. [附录](#5-附录) + +--- + +## 1. 概述 + +子任务四交付两个互补的 AI Agent Skill，组成"科研辅助双联装"： + +| Skill | 定位 | 核心 | +|------|------|------| +| 🔬 **gitlink-research-fair** | **评估已有**科研软件 | `fair.py` 真抽取论文/数据/复现/引用 → 四维裁决 + 真科研图谱 + 处方 PR | +| ⚡ **gitlink-spark** | **发现空白**研究机会 | `spark.py` 跨 arXiv×GitLink×GitHub 三源 → 两类缺口 + 机会报告 + 一键起跑 | + +**特点**：纯 Markdown + 可独立运行的 Python 脚本（stdlib only，无 pip 依赖），不写 Go；复用现有 gitlink-cli 命令；已注册 Claude Code，拉仓库即用。 + +--- + +## 2. 环境准备 + +### 2.1 前置条件 +- **gitlink-cli** 已安装并登录（源码编译版，非 npm 旧版）： + ```bash + gitlink-cli auth login # 登录 + gitlink-cli auth status # 验证 + gitlink-cli user +me # 确认当前用户 + ``` +- **Python 3.8+**（脚本仅用标准库，无需 pip install） +- **（可选）GITHUB_TOKEN 环境变量**：解除 spark.py 的 GitHub 未认证限流（10→5000 次/小时） + +### 2.2 注册 Skill 到 Claude Code +在仓库根目录执行一键脚本（Windows 用 junction，无需管理员权限；macOS/Linux 用 symlink）： +```bash +bash scripts/setup-skills.sh +``` +注册后即可在 Claude Code 中通过 `Skill gitlink-research-fair` / `Skill gitlink-spark` 调用。 + +### 2.3 编码注意（Windows） +脚本输出含中文，运行时务必带： +```bash +PYTHONUTF8=1 PYTHONIOENCODING=utf-8 python ... +``` + +--- + +## 3. gitlink-research-fair 使用 + +### 3.1 数据融合脚本（可独立运行） +```bash +python skills/gitlink-research-fair/scripts/fair.py --owner --repo +# → stdout: 科研画像 JSON +``` + +**参数**： +| 参数 | 必填 | 说明 | +|------|------|------| +| `--owner` | 是 | 仓库所有者 | +| `--repo` | 是 | 仓库 identifier（ASCII slug，**非中文显示名**） | +| `--help` | | 查看帮助 | + +**输出 JSON 字段**： +```json +{ + "repo": "liyiying10/Feature_Critic", + "head_sha": "1c3e004b...", + "paper": {"arxiv_id":"1901.11448","venue":"ICML","title":"...","in_readme":true}, + "datasets": [{"name":"PACS","download_script":["data_gen_PACS.py"],...}], + "repro": {"deps_files":[],"entry_points":["main_Feature_Critic.py"],"env_spec":false,...}, + "citation": {"cff":false,"readme_bibtex":"@inproceedings{...}"}, + "methods": ["meta-learning","domain generalisation"], + "frameworks": ["PyTorch"], + "license": {"file":false,"license_id":null}, + "files_count": 16 +} +``` + +### 3.2 在 Claude Code 中使用（推荐） +自然语言触发： +``` +用 gitlink-research-fair 体检 liyiying10/Feature_Critic +``` +或直接指定 + +``` +/gitlink-research-fair 对仓库 liyiying10/Feature_Critic 进行体检 +``` + +**skill 约定参数**（非 CLI flag，在请求里表达）： +| 参数 | 默认 | 说明 | +|------|------|------| +| `--owner/--repo` | cwd 自动解析 | 目标科研仓库 | +| `--auto` | 关 | 跳过预览直接开处方 PR（仍受护栏） | +| `--no-fork` | 关 | 只出报告，不开 PR | +| `--refresh` | 关 | 即使有旧哨兵也重评 | + +### 3.3 输出：X 光报告（落盘） +报告**始终保存**到 `report-cards/--xray.md`，结构： +- **四维裁决**：论文溯源 ✅ ｜ 数据链 ⚠️ ｜ 复现就绪 ⚠️ ｜ 引用就绪 ❌ +- **真科研图谱**（Mermaid）：paper↔method↔code↔dataset↔framework↔citation，状态色 +- **关键发现**（≥3 条本 repo 特有，引用 fair.py 实证） +- **处方摘要** + **双裁决证书**（锚定 commit SHA） + +### 3.4 处方 PR（可选） +对裁决 ❌/⚠️ 的缺口，Agent 生成修复文件（`CITATION.cff` / `requirements.txt` / `Dockerfile` / `LICENSE`）→ `repo +fork` → `pr +create`。默认预览确认；`--auto` 跳过预览但**永不 force-push、永不碰原仓库、永不自动 merge**。 + +### 3.5 四维裁决规则 +| 维度 | ✅ | ⚠️ | ❌ | +|------|---|----|----| +| 论文溯源 | arxiv/DOI + 元数据全 | 仅 README 文字 | 无论文线索 | +| 数据链 | 命名+下载脚本+license | 命名但缺脚本/license | 未提及数据集 | +| 复现就绪 | 依赖锁+入口+环境+期望结果齐全 | 有入口但缺依赖锁/环境 | 无入口/无依赖 | +| 引用就绪 | CITATION.cff/codemeta + DOI | 仅 README bibtex | 无引用信息 | + +### 3.6 常见问题 +| 问题 | 解决 | +|------|------| +| `--repo` 用中文显示名 404 | 用 identifier（从 `search +repos` 取 ASCII slug） | +| `file +list` data 字段解析失败 | data 是字符串化 JSON，需 `json.loads` 解套（脚本已处理） | +| arxiv 抽到非法 id | fair.py v2.1 已加年份校验（yy 07-26 / mm 01-12） | +| C++ 仓库入口漏报 | v2.1 已扩展入口检测到 `.cpp/.c/.cc/.cu` + Makefile/CMake | + +--- + +## 4. gitlink-spark 使用 + +### 4.1 数据融合脚本（可独立运行） +```bash +python skills/gitlink-spark/scripts/spark.py --field "图神经网络" [--max-papers 10] [--gap-type both] [--github-token $GITHUB_TOKEN] +# → stdout: 融合 JSON {papers, gitlink_repos, gitlink_issues, github_counts} +``` + +**参数**： +| 参数 | 默认 | 说明 | +|------|------|------| +| `--field` | 必填 | 研究领域（建议英文，如 "graph neural network"） | +| `--max-papers` | 10 | arXiv 抓取上限（控制 GitHub 调用） | +| `--gap-type` | both | `theory` / `demand` / `both` | +| `--github-token` | 无 | GitHub token（提额限流） | + +### 4.2 在 Claude Code 中使用（推荐） +``` +用 gitlink-spark 挖图神经网络领域的论文-代码缺口 +``` + +或直接指定 + +``` +/gitlink-spark 挖图神经网络领域的论文-代码缺口 +``` + +### 4.3 输出：机会报告（落盘） + +报告保存到 `report-cards/spark--report.md`，含： +- **缺口卡**（每张带实证三件套：论文 arxiv id + GitLink 命中数 + GitHub total_count） +- **GitHub 阈值分级**：<10 稀缺（报）/ 10-50 新兴（报）/ ≥50 成熟（**主动排除**） +- **已诚实排除**区（非空白） +- **起跑**：可选 fork 基准 + 建复现 issue + +### 4.4 起跑（可选） +选定一张"理论无实现"缺口卡 → `repo +fork` 最近基准 → `issue +create` 粘论文伪代码。护栏同 fair。 + +### 4.5 常见问题 +| 问题 | 解决 | +|------|------| +| GitHub 403 限流 | 未认证 10 次/分钟，spark.py 已 sleep 7s；建议设 `GITHUB_TOKEN` | +| arXiv 返回空 | 必须 HTTPS（`https://export.arxiv.org`），HTTP 被沙箱阻断 | +| `search +issues` 返回 HTML | 已知坑，spark.py 改用逐仓库 `issue +list` | +| spark.py 跑得慢 | GitHub 限流所致；设 token 或减少 `--max-papers` | +| 领域名用中文 | arXiv 是英文库，建议传英文（如 "federated learning"） | + +--- + +## 5. 附录 + +### 5.1 文件结构 +``` +skills/gitlink-research-fair/ +├── SKILL.md # X 光管道编排 + 四维裁决 + 报告模板 + 护栏 +├── REFERENCE.md # 裁决细则 + 真KG schema + 抽取规则 + 学术锚 +├── scripts/fair.py # 抽取引擎（stdlib，153行） +├── scripts/test_fair.py # 8 个单测 +└── examples/edge-xray.md # 真实走查 + +skills/gitlink-spark/ +├── SKILL.md # 4 阶段管道 + 缺口分类法 + GitHub阈值 +├── REFERENCE.md # 缺口细则 + LLM prompt + 数据源实测 +├── scripts/spark.py # 三源融合（stdlib，156行） +├── scripts/test_spark.py # 3 个单测 +└── examples/spark-图神经网络.md +``` + +### 5.2 数据源 +| 源 | 用途 | 状态 | +|---|---|---| +| gitlink-cli `file +get/+list` | 仓库内容抽取 | ✅ content 在 `data.entries.content` | +| gitlink-cli `repo +info` / `commit +list` | 元数据 + HEAD SHA | ✅ | +| gitlink-cli `search +repos` | 领域仓库 | ✅ | +| gitlink-cli `issue +list` | 逐仓库 issue | ✅（不用 `search +issues`，它返回 HTML） | +| arXiv API（HTTPS） | 学术论文 | ✅ | +| GitHub Search API | 全球计数对照 | ✅（未认证 10/min） | + +### 5.3 学术对标 +- **FAIR4RS**（Barker et al. 2022, Nature Scientific Data）：四维裁决对标 +- **howfairis**：差异化（GitLink 原生 + 自动修复 + 真图谱） +- 可复现性危机：2024 顶会仅 19.5% 提供官方代码（PaperCoder, arXiv:2504.17192） diff --git a/子任务四材料/子任务四-科研场景应用报告.md b/子任务四材料/子任务四-科研场景应用报告.md new file mode 100644 index 0000000..c8dc35e --- /dev/null +++ b/子任务四材料/子任务四-科研场景应用报告.md @@ -0,0 +1,178 @@ +# 子任务四 · 科研场景应用报告：gitlink 科研辅助双联装 + +**摘要** + +现代科研人员每天置身于**双重困境**： + +防守端，别人的代码"靠不靠谱"难以快速验证，研究可能建在沙滩城堡之上； + +进攻端，找研究点靠人肉读论文，在已被卷烂的红海里浪费生命。 + +本方案依托 `gitlink-cli`，交付两个互补的 AI Agent Skill——**fair** 给已有科研软件做"X 光体检"，**spark** 跨三源挖论文-代码缺口。两者均为"可独立运行的 Python 脚本 + LLM 语义判断"，对标 **FAIR4RS** 国际标准，诚实过滤已成熟方向，已在真实 GitLink 科研仓库（ICML 2019 论文代码、图神经网络领域）上跑通验证，产出可核查的体检报告与机会报告，打通了开源代码生态与学术科研的融合通道。 + +--- + +## 一、科研痛点与立项依据 + +### 痛点一（防守端）：科研软件复现难，且现有工具够不着 + +- **可复现性危机有铁证**：Nature 2016 调查显示，**超 70% 研究者无法复现他人实验**，超 50% 连自己的都复现不了（[Baker 2016, Nature](https://www.nature.com/articles/533452a)）。 +- **代码开源的荒漠**：2024 年 ICLR/ICML/NeurIPS 顶会论文**平均仅 19.5% 提供官方代码**（[PaperCoder, arXiv:2504.17192](https://arxiv.org/html/2504.17192v4)），其余 80.5% 处于无码状态。 +- **FAIR 落地难**：FAIR4RS（[Barker et al. 2022, Nature Sci Data](https://www.nature.com/articles/s41597-022-01710-x)）呼吁科研软件需满足可发现/可获取/可互操作/可重用，但社区尚无认证级自动校验器。 +- **现有工具够不着**：代码即便开源，也常缺许可证、无引用信息、依赖未锁——"靠谱吗"全靠人眼翻 README。而 [howfairis](https://github.com/fair-software/howfairis) 等现有工具**只覆盖 GitHub、只打分不修复**，GitLink 等中文科研平台完全空白；它们也未把"评估"升级为"自动生成修复"。 + +### 痛点二（进攻端）：Idea 荒与学用脱节，且真实需求看不见 + +- **复现即贡献**：Pineau 在 JMLR 发表的 NeurIPS 复现计划指出，**复现、补全顶会论文本身就是学术界高度认可的发论文方式**（[Pineau et al., JMLR 2021](https://www.jmlr.org/papers/volume22/20-303/20-303.pdf)）。但"哪些论文值得复现、全球还没人实现"，研究者看不见。 +- **学术与工程脱节**：Lo et al. 实证显示，**实践者关心的（开发生产力/真实瓶颈）与研究者研究的（形式化/理论）严重错位**——开源社区中海量真实需求未被学术覆盖（[Lo et al., ACM](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3106237.3117778)）。而这些需求就藏在仓库的 issue 里。 +- **现有工具看不见动态**：[Papers With Code](https://paperswithcode.com) 这类静态 Wiki 无法捕捉开源社区**实时**的 issue/PR 动态（正在高频讨论的技术痛点），且据 TIB 2025-10 博客出现下线/不稳定。文献爬虫则在"文献到文献"闭环打转，完全感知不到真实开发者痛点。 + +--- + +## 二、为什么其他方案是"空中楼阁" + +许多团队尝试解决上述痛点时，方案往往沦为空中楼阁： + +| 想法 | 为什么不可行/不够 | +|------|------| +| **全自动代码编译执行沙箱** | 试图自动配 Conda、装 CUDA、编译算子、一键跑出图表。但硬件异构（V100/H100 驱动不兼容）、Python 版本迭代（Deprecation）、算力成本高，本地暴力编译未知科研代码**崩溃率 80%+**，华而不实。 | +| **纯文献检索爬虫** | 在"文献到文献"闭环打转，**完全感知不到真实开发者痛点**。只能"看综述"，不能定位"既好写、又解决真问题"的空缺生态位。 | +| **howfairis（GitHub FAIR 检查）** | **只跑 GitHub、只打分不修复**、无真科研图谱、无 GitLink 原生支持——把"评估"做成终点，而非行动起点。 | + +--- + +## 三、方案技术实现 + +### 3.1 双联装架构 + +``` +┌─────────────────────────────────────────────────┐ +│ gitlink-cli（本地-云端-AI 三栖中枢） │ +├───────────────────┬─────────────────────────────┤ +│ 🔬 fair（评估已有）│ ⚡ spark（发现空白） │ +│ fair.py 抽取 │ spark.py 三源融合 │ +│ → 四维裁决 │ → 两类缺口 + GitHub 阈值 │ +│ → 真科研图谱 │ → 机会报告 + 起跑 │ +│ → 处方 PR │ │ +└───────────────────┴─────────────────────────────┘ +``` + +### 3.2 fair 技术管线 +1. **fair.py 真抽取**（确定性，非 LLM 看一眼）：调 `gitlink-cli file +get/+list` + `repo +info` + `commit +list`，正则抽取论文 arxiv/DOI/venue、数据集（已知名+下载脚本）、复现四件套（依赖锁/入口/环境/期望结果）、引用（CITATION.cff/codemeta/bibtex）、方法/框架。输出**科研画像 JSON**。 +2. **LLM 四维裁决**：读 JSON，判论文溯源/数据链/复现就绪/引用就绪（✅/⚠️/❌），**每条引用画像字段作实证**，无实证丢弃。 +3. **真科研图谱**：从画像生成 Mermaid 图（paper↔method↔code↔dataset↔framework↔citation，状态色）——非元数据涂色，有真实科研含义。 +4. **报告落盘 + 处方 PR**：报告存 `report-cards/-xray.md`；对缺口生成 CITATION.cff/requirements/Dockerfile → fork → PR。 + +**关键技术细节**：arxiv 年份校验（`_valid_arxiv_id`：yy 07-26 / mm 01-12）防伪阳性（曾遇到 Edge 仓库抽到非法"5184.0000"）；入口检测扩展到 `.cpp/.c/.cc/.cu` + Makefile/CMake，覆盖非 Python 科研代码；Mermaid label 强制双引号 + 禁用特殊字符，实测渲染通过。 + +### 3.3 spark 技术管线 +1. **spark.py 三源融合**：arXiv HTTPS 抓领域论文 → `gitlink-cli search +repos` + 逐仓库 `issue +list`（绕开 `search +issues` 返回 HTML 的坑）→ GitHub Search API 查每方法 `total_count`（限流+缓存）。 +2. **LLM 缺口匹配 + GitHub 阈值过滤**：两类缺口（有理论无实现 / 有需求无解答），每张带**实证三件套**（论文 arxiv + GitLink 命中数 + GitHub total_count）。GitHub ≥50 **主动排除**（不误报）。 +3. **机会报告落盘 + 起跑**：报告存 `report-cards/spark--report.md`；选定方向 → fork 基准 + issue 粘伪代码。 + +### 3.4 设计哲学 +**脚本做确定性抽取（可复现），LLM 做语义判断（带实证门控）**——两者职责切分，保证每条结论可溯源、不编造。宁可少报，不误报。这是"务实"而非"全自动"的定位选择——不做崩溃率 80% 的沙箱，而做可核查的语义度量。 + +--- + +## 四、科研赋能价值 + +| 维度 | fair（评估已有） | spark（发现空白） | +|------|------|------| +| **消弭信息不对称** | 把"这代码靠谱吗"变成可机器核查的四维裁决 | 把"找研究点"从读论文变成查缺口 | +| **打通开源与学术** | 真科研图谱连接论文↔代码↔数据↔框架 | 跨 arXiv×GitLink×GitHub 三界，学术理论与开源落地交叉比对 | +| **诚实** | 无实证丢弃；arxiv 年份校验防伪阳性 | GitHub ≥50 主动排除，不误报机会 | +| **闭环行动** | 处方 PR 自动修复缺口 | fork+issue 一键起跑 | + +**双联装互补**：fair 评估"已有"科研软件合不合格，spark 发现"还没有"的空白——覆盖科研全生命周期的"防守"与"进攻"两端。一个回答"这代码能不能用"，一个回答"下一步该做什么"。 + +--- + +## 五、落地效果（真实验证） + +以下均为**真实 GitLink 仓库实跑**产出，非示例数据。报告原文存于 `report-cards/`。 + +### 5.1 fair X 光实测：Feature_Critic（ICML 2019 paper-code） + +对 `liyiying10/Feature_Critic`（ICML 2019 论文"Feature-Critic Networks for Heterogeneous Domain Generalisation"的配套代码，arxiv:1901.11448）运行 `fair.py`，产出 X 光报告： + +**四维裁决**： +``` +论文溯源 ✅ ｜ 数据链 ⚠️ ｜ 复现就绪 ⚠️ ｜ 引用就绪 ❌ +``` + +**真科研图谱**（Mermaid 渲染，状态色）： +``` +ICML2019 (arxiv:1901.11448) ✅ + └─ proposes → Feature-Critic 方法（meta-learning） + └─ implements → main_Feature_Critic.py ✅ + ├─ uses → PACS / Visual Decathlon ⚠️ + └─ depends → PyTorch ⚠️ + └─ cited-via → 无 CITATION.cff ❌ +``` + +**关键发现**（每条引用 fair.py 实证）： +- 论文 ICML2019 arxiv:1901.11448 已从 README **真溯源** ✅（标题/作者/会议齐全），但**无 CITATION.cff** → 机器不可引用，仅 README 有 `@inproceedings{Li2019}` bibtex +- 数据集 PACS / Visual Decathlon / ImageNet 命名 + `data_gen_PACS.py` 下载脚本 ✅，但**三套数据集均无 license 声明** +- 入口 `main_Feature_Critic.py` 在，但**无 requirements.txt / Dockerfile** → PyTorch 依赖未锁、无环境锁，复现风险 +- 框架：fair.py 从代码抽到 **PyTorch**（alexnet/resnet/vggnet 文件名），但依赖未在文件中显式声明 +- **无 LICENSE 文件** + +**处方**：补 `CITATION.cff`（从 README bibtex 构造）+ `requirements.txt`（锁版本）+ `LICENSE` + `Dockerfile`。 + +**结论**：fair.py 真抽取出 arxiv 号、PyTorch 框架、三个数据集——全是**客观可查**的，不是 LLM 看一眼猜的。但发现的缺口（无 CITATION.cff 机器不可引用、依赖未锁）正是 ICML 论文代码常见的"带病运行"状态。 + +### 5.2 spark 缺口挖掘实测：图神经网络（GNN） + +对"图神经网络"领域运行 `spark.py`（arXiv 8 篇 × GitLink 20 仓库 × GitHub 计数），产出机会报告： + +**挖掘出的 3 个高价值缺口**： + +| 缺口 | 论文 | GitHub | 分级 | +|------|------|--------|------| +| 🟥1 | FAST: Temporal GNN 训练内存/I/O 优化（arxiv:2607.05095） | **1** | 全球稀缺·高价值 | +| 🟥2 | Hyperparameter Transfer in GNN（arxiv:2607.05017） | **6** | 全球稀缺·高价值 | +| 🟥3 | Graph Transformer 几何不变性 Superpixel（arxiv:2607.04262） | **0** | 全球零实现·首发红利 | + +**诚实排除**（非空白）： +- Graph Representation Learning of Longitudinal Medical Imaging — GitHub = **938** → 全球已成熟，**不报为缺口** +- GNN Explainability 统一评测框架 — GitHub = **56**（≥50）→ 已成熟，排除 + +**demand 侧**：本轮 GitLink 的 20 个 GNN 仓库多为通用 graph/network，0 研究 open issue（诚实标注，不硬凑）。 + +**结论**：spark 从 arXiv 最新论文 × GitLink 仓库 × GitHub 全球计数三源交叉，挖出"Temporal GNN 训练优化（GitHub=1）"等真稀缺方向，同时诚实排除了 GitHub 已有 938 个实现的成熟方向——**挖出的机会不误报、可核查**。 + +### 5.3 起跑闭环实证 + +选定 spark 挖出的 SA-HGNN 缺口（Hyperbolic GNN，GitHub=0 全球稀缺），执行一键起跑： +- `gitlink-cli repo +fork` → fork `leejt/GraphGallery`（GitLink GNN 基准框架）到 `caoweiqiong/GraphGallery` +- `gitlink-cli issue +create` → 建复现 todo issue **#1**，body 含：缺口三件套（论文 arxiv + GitLink 0 命中 + GitHub 0）+ 复现步骤（读论文 → 基于 GraphGallery 搭建 SA-HGNN → 在 Cora/Citeseer 节点分类复现 → 对比 GCN/GAT 基线） + +科研人员拿到 issue 即可**瞬间起跑**，无需手动找基准、粘伪代码。 + +### 5.4 可执行性 + +- `fair.py`（153 行）+ `spark.py`（156 行），均 **stdlib only 无 pip 依赖**，可独立运行。 +- 11 个单元测试全过（fair 8 + spark 3），含 arxiv 年份校验、C++ 入口检测、GitHub 解析等。 +- 已注册 Claude Code，`Skill gitlink-research-fair` / `Skill gitlink-spark` 即调即用。 + +--- + +## 六、总结 + +本方案不高攀"全自动运行未知代码"的空中楼阁，不追求崩溃率 80% 的沙箱，而是用 AI 聚焦于**信息不对称的消弭、语义鸿沟的度量、科研资产的规范化**。fair 把"靠谱吗"变成可核查的体检报告，spark 把"找方向"变成可查的缺口报告——两者都带可独立运行的脚本、真实数据实证、诚实过滤机制，并依托国内自主的 GitLink 平台，打通了开源代码生态与学术科研的融合通道。这不是科研辅助工具的微小改进，而是让 GitLink 从"代码托管"升级到"科研辅助"的切实行动。 + +--- + +### 参考文献 +- [Baker 2016, Nature — 1,500 scientists reproducibility 调查](https://www.nature.com/articles/533452a) +- [PaperCoder, arXiv:2504.17192 — 顶会仅 19.5% 提供代码](https://arxiv.org/html/2504.17192v4) +- [Barker et al. 2022, Nature Sci Data — FAIR4RS](https://www.nature.com/articles/s41597-022-01710-x) +- [Pineau et al., JMLR 2021 — NeurIPS 复现计划](https://www.jmlr.org/papers/volume22/20-303/20-303.pdf) +- [Lo et al., ACM — 研究-实践 gap](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3106237.3117778) +- [Kalliamvakou et al., MSR/EMSE 2015 — Mining GitHub](https://dl.acm.org/doi/10.1145/2597073.2597074) +- [howfairis — GitHub FAIR 检查工具](https://github.com/fair-software/howfairis) + +--- + +*本报告随方案迭代更新。技术细节见 `skills/gitlink-research-fair/REFERENCE.md` 与 `skills/gitlink-spark/REFERENCE.md`。* diff --git a/子任务四材料/演示录屏/fair.mp4 b/子任务四材料/演示录屏/fair.mp4 new file mode 100644 index 0000000..d7c4ef2 Binary files /dev/null and b/子任务四材料/演示录屏/fair.mp4 differ diff --git a/子任务四材料/演示录屏/spark.mp4 b/子任务四材料/演示录屏/spark.mp4 new file mode 100644 index 0000000..6cb0144 Binary files /dev/null and b/子任务四材料/演示录屏/spark.mp4 differ