2026-07-09 22:26:47 +08:00
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    <div class="section-header">
        <span class="badge p4">子任务四</span>
        <h2>应用 GitLink 辅助科研</h2>
-        <p class="subtitle">利用 GitLink 平台能力支撑科研项目管理和学术协作</p>
+        <p class="subtitle">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</p>
    </div>
    <div class="container">
-        <div class="placeholder-card">
-            <div class="ph-icon">🔬</div>
-            <h3>即将上线</h3>
-            <p>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。</p>
+        <div class="stat-row" style="display:flex;gap:20px;flex-wrap:wrap;margin-bottom:22px;justify-content:center;">
+            <div class="stat-item"><div class="num orange">2</div><div class="label">科研辅助 Skill</div></div>
+            <div class="stat-item"><div class="num green">2</div><div class="label">可运行 Python 脚本</div></div>
+            <div class="stat-item"><div class="num">4</div><div class="label">裁决/缺口维度</div></div>
+            <div class="stat-item"><div class="num">3</div><div class="label">数据源融合</div></div>
+            <div class="stat-item"><div class="num purple">FAIR4RS</div><div class="label">学术对标</div></div>
+        </div>
+        <div class="skill-grid" style="grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(420px,1fr));">
+            <div class="skill-card aux">
+                <div class="skill-top">
+                    <span class="skill-name">🔬 gitlink-research-fair</span>
+                    <span class="skill-ver">X 光 v2.1</span>
+                </div>
+                <div class="skill-desc"><b>科研软件 X 光</b> —— 单仓深挖科研产物。<code>fair.py</code> 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。</div>
+                <div class="skill-meta">
+                    <span>📄 论文溯源</span><span>📦 数据链</span><span>🔁 复现就绪</span><span>📚 引用就绪</span>
+                </div>
+                <div style="margin-top:12px;font-size:0.78em;">
+                    <div style="color:#999;margin-bottom:4px;">⚙️ 管道</div>
+                    <div style="display:flex;flex-wrap:wrap;gap:4px;align-items:center;">
+                        <span style="background:#fff3e0;padding:2px 8px;border-radius:10px;">fair.py 抽取</span><span style="color:#bbb;">→</span>
+                        <span style="background:#fff3e0;padding:2px 8px;border-radius:10px;">四维裁决</span><span style="color:#bbb;">→</span>
+                        <span style="background:#fff3e0;padding:2px 8px;border-radius:10px;">真科研图谱</span><span style="color:#bbb;">→</span>
+                        <span style="background:#fff3e0;padding:2px 8px;border-radius:10px;">报告 + 处方 PR</span>
+                    </div>
+                </div>
+                <div style="margin-top:10px;font-size:0.78em;color:#666;line-height:1.6;">
+                    <div style="color:#999;margin-bottom:2px;">🎯 fair.py 真抽取（确定性，非 LLM 看一眼）</div>
+                    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)
+                </div>
+                <div style="margin-top:10px;font-size:0.8em;color:#888;border-top:1px dashed #eee;padding-top:8px;">
+                    实证：liyiying10/<b>Feature_Critic</b> (ICML 2019) → arxiv:<b>1901.11448</b> 真抽出，PyTorch 识别，四维 ✅⚠️⚠️⚠️
+                </div>
+                <details style="margin-top:8px;font-size:0.8em;">
+                    <summary style="cursor:pointer;color:#fa8c16;font-weight:600;">📊 查看 Feature_Critic 真实 X 光输出</summary>
+                    <div style="margin-top:8px;padding:10px;background:#fafbfc;border-radius:6px;border-left:3px solid #fa8c16;">
+                        <div style="font-weight:600;margin-bottom:6px;">四维裁决：论文溯源 ✅ ｜ 数据链 ⚠️ ｜ 复现就绪 ⚠️ ｜ 引用就绪 ❌</div>
+                        <div style="font-size:0.9em;color:#666;margin-bottom:4px;">🧬 真科研图谱（状态色）：</div>
+                        <div style="font-family:monospace;font-size:0.82em;background:#1e1e1e;color:#d4d4d4;padding:8px 10px;border-radius:4px;line-height:1.7;white-space:pre-wrap;">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 ❌</div>
+                        <div style="margin-top:6px;color:#555;">💡 关键发现：论文已溯源，但<b>无 CITATION.cff → 机器不可引用</b>；无 requirements.txt → 依赖未锁，复现风险。</div>
+                    </div>
+                </details>
+            </div>
+            <div class="skill-card aux">
+                <div class="skill-top">
+                    <span class="skill-name">⚡ gitlink-spark</span>
+                    <span class="skill-ver">缺口挖掘</span>
+                </div>
+                <div class="skill-desc"><b>文献-代码语义缺口挖掘机</b> —— 跨源发现研究空白。<code>spark.py</code> 三源融合 → 两类缺口 + 机会报告 + 一键 fork+issue 起跑。</div>
+                <div class="skill-meta">
+                    <span>🌐 arXiv</span><span>🔗 GitLink</span><span>🌍 GitHub 对照</span><span>🚀 起跑闭环</span>
+                </div>
+                <div style="margin-top:12px;font-size:0.78em;">
+                    <div style="color:#999;margin-bottom:4px;">⚙️ 三源融合</div>
+                    <div style="display:flex;flex-wrap:wrap;gap:4px;align-items:center;">
+                        <span style="background:#e6f7ff;padding:2px 8px;border-radius:10px;">🌐 arXiv 学术</span><span style="color:#bbb;">×</span>
+                        <span style="background:#f6ffed;padding:2px 8px;border-radius:10px;">🔗 GitLink 中文生态</span><span style="color:#bbb;">×</span>
+                        <span style="background:#fff3e0;padding:2px 8px;border-radius:10px;">🌍 GitHub 全球</span><span style="color:#bbb;">→</span>
+                        <span style="background:#fff1f0;padding:2px 8px;border-radius:10px;color:#cf1322;font-weight:600;">缺口</span>
+                    </div>
+                </div>
+                <div style="margin-top:10px;font-size:0.78em;color:#666;line-height:1.7;">
+                    <div style="color:#999;margin-bottom:2px;">🎯 两类缺口 + GitHub 诚实阈值</div>
+                    ① 有理论无实现（paper→code） · ② 有需求无解答（issue→applied）<br>
+                    GitHub total_count：<b style="color:#cf1322;">&lt;10</b> 稀缺→报 ｜ <b>10–50</b> 新兴→报 ｜ <b style="color:#3a3;">≥50</b> 成熟→<b>主动排除</b>（不误报机会）
+                </div>
+                <div style="margin-top:10px;font-size:0.8em;color:#888;border-top:1px dashed #eee;padding-top:8px;">
+                    诚实：GitHub ≥50 主动排除；GNN 实测 SA-HGNN 缺口 → 起跑 <b>caoweiqiong/GraphGallery#1</b>
+                </div>
+                <details style="margin-top:8px;font-size:0.8em;">
+                    <summary style="cursor:pointer;color:#fa8c16;font-weight:600;">📊 查看 GNN 真实机会报告</summary>
+                    <div style="margin-top:8px;padding:10px;background:#fafbfc;border-radius:6px;border-left:3px solid #fa8c16;">
+                        <div style="font-weight:600;margin-bottom:6px;">⚡ 图神经网络 · 机会报告（spark.py 真实输出）</div>
+                        <div style="font-size:0.88em;color:#666;margin-bottom:4px;">🧩 缺口 · 有理论无实现 [全球稀缺·高价值]</div>
+                        <div style="font-size:0.84em;color:#555;padding:6px 10px;border-left:2px solid #cf1322;background:#fff1f0;margin-bottom:8px;line-height:1.7;">
+                            论文 [arxiv:2607.05095] <b>FAST: Temporal GNN 训练优化</b><br>
+                            GitLink：0 命中 ｜ GitHub：total_count = <b>1</b> → 全球稀缺<br>
+                            <span style="color:#cf1322;">→ 复现并开源到 GitLink，易成本平台首个实现</span>
+                        </div>
+                        <div style="font-size:0.88em;color:#666;margin-bottom:4px;">✅ 已诚实排除（非空白）</div>
+                        <div style="font-size:0.84em;color:#888;padding:6px 10px;border-left:2px solid #3a3;background:#f6ffed;line-height:1.7;">
+                            <b>GNN Explainability 评测</b>（GitHub = <b>56</b>，全球已成熟）→ 阈值 ≥50，不报为缺口
+                        </div>
+                    </div>
+                </details>
+            </div>
+        </div>
+        <div style="margin-top:18px;padding:14px 18px;background:#fafbfc;border-radius:10px;font-size:0.85em;color:#555;border-left:4px solid #fa8c16;line-height:1.6;">
+            <b style="color:#fa8c16;">🎓 学术依据</b> · 对标 <b>FAIR4RS</b>（Barker et al. 2022, <i>Nature Scientific Data</i>）+ howfairis；差异化于 Software Heritage / Papers With Code / OpenAlex。<br>
+            <b style="color:#fa8c16;">📉 痛点铁证</b> · 2024 ICLR/ICML/NeurIPS 顶会论文仅 <b>19.5%</b> 提供官方代码（可复现性危机）。<br>
+            <b style="color:#fa8c16;">⚙️ 可执行</b> · 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。
        </div>
    </div>
 </div>
--- a/子任务四材料/README.md
+++ 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
--- 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
@ -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）。
--- 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
@ -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 <owner> --repo <identifier>
+# → 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/<owner>-<repo>-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 — <owner>/<repo>**
+
+═══════════════════════════════════════
+论文溯源 <V> ｜ 数据链 <V> ｜ 复现就绪 <V> ｜ 引用就绪 <V>
+═══════════════════════════════════════
+
+### 🧬 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）
+- <LLM 从画像抽出的 ≥3 条具体发现，每条引用 fair.py 字段>
+
+### 🔧 处方（可选）
+- <对 ❌/⚠️ 项的修复建议>
+
+### 📜 双裁决证书
+复现就绪 <V> ｜ 引用就绪 <V> ｜ 锚定 commit `<sha>`
+
+---
+<!-- gitlink-research-fair v2 | repo:<owner>/<repo> | paper:<✅/⚠️/❌> | repro:<V> | cite:<V> | sha:<head> -->
+*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 |
--- 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
@ -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
--- 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
@ -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()
--- 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
@ -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")
--- a/子任务四材料/skills/gitlink-spark/REFERENCE.md
+++ 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 <M>` 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"。
--- a/子任务四材料/skills/gitlink-spark/SKILL.md
+++ 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-<field>-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：<field>**
+
+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:<id>] "<title>" (<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 |
--- 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
@ -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）。
+```
--- 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
@ -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()
--- 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
@ -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</title>
+    <summary>We propose a new graph attention mechanism using sparse attention.</summary>
+    <published>2024-03-15T00:00:00Z</published>
+  </entry>
+  <entry>
+    <id>http://arxiv.org/abs/2404.99999v2</id>
+    <title>Federated Learning on Heterogeneous Graphs</title>
+    <summary>A federated approach for heterogeneous graph neural networks.</summary>
+    <published>2024-04-20T00:00:00Z</published>
+  </entry>
+</feed>"""
+
+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")
--- 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
@ -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`
+
+---
+<!-- gitlink-research-fair v2 | repo:liyiying10/Feature_Critic | paper:✅ | repro:⚠️ | cite:⚠️ | sha:1c3e004b -->
+*由 gitlink-research-fair v2（科研软件 X 光）生成。*
--- 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
@ -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）。
+
+---
+<!-- gitlink-spark v1 | field:图神经网络 | gaps:3 | date:2026-07-08 -->
+*由 gitlink-spark skill 生成。机会建议为主观启发，需研究者自行判断。*
--- 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
@ -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 <owner> --repo <identifier>
+# → 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/<owner>-<repo>-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-<field>-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）
--- 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
@ -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/<repo>-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-<field>-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)
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+*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`。*
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