scenario entry
按论文阶段找到
对应的检查和整理模块
从文献整理到答辩前自查，每一段都有对应输出。
6 个
论文阶段入口
thuthesis
内置清华规则集
零外部依赖
纯 Python stdlib
从 EndNote 或 Zotero 导出库，检查格式质量，建立统一的引用规范，避免后面越写越乱。
适合时机写作初期，想先把文献基础收干净。
你会得到文献质量检查结果、重复项提示和可导入的结构化报告。
不要误用它不负责读文献，也不生成综述内容。
输入
EndNote/Zotero导出文件 + Word文档
运行
python 00-bib-zotero/sync_from_word.py --project-root thesis --word-file thesis.docx --apply
输出
refs-import.bib, citation-mapping.json
双向迁移项目文件、参考文献和图表，减少手动复制粘贴的损耗，避免每次换工具都像重来一遍。
适合时机需要换排版系统，或合作者使用不同工具时。
你会得到chapter 拆分结果、引用格式转换结果和迁移检查报告。
不要误用复杂表格和特殊版式仍可能需要手动调整。
输入
Word文档 + 目标LaTeX项目
运行
python 02-latex-to-word/migrate_project.py --project-root thesis --word-file thesis.docx --apply
输出
迁移后的LaTeX项目 + 迁移检查报告
把批注、邮件、语音里的反馈归拢成任务清单，跟踪修改进度，减少“我以为改过了”的回头账。
适合时机改论文时怕遗漏，也需要方便和导师确认。
你会得到可跟踪的任务列表、修改状态和返修整理结果。
不要误用它不自动理解导师自然语言意见的真正含义。
输入
Word反馈文件 + LaTeX项目
运行
python 04-word-review-ingest/feedback_ingest.py --project-root thesis --input review-feedback.json
输出
review-todo-artifact.json, review-diff.md
语言风格、格式规范、引用完整性和内容逻辑逐项过一遍，帮你把提交前最不想靠运气的部分先收紧。
适合时机正式提交前、盲审前或交导师前的系统自查。
你会得到引用、格式、语言等 JSON / Markdown / CSV 检查报告。
不要误用检查规则仍要按学校、学院或期刊要求配置。
输入
LaTeX项目 + ruleset
运行
python run_check_once.py --project-root thesis --ruleset university-generic --skip-compile
输出
reports/run-summary.json + reports/citation-integrity-report.json + reports/citation-integrity-report.md + reports/citation-issues.csv + 其他检查报告 + reports/readiness-report.json
生成答辩大纲、章节要点、图表清单和讲稿备注，把试讲前最容易散掉的材料先归到一处。
适合时机想尽快搭起答辩材料的骨架，给试讲留出时间。
你会得到Markdown 大纲、图表清单和讲稿备注草稿。
不要误用生成的是底稿和清单，不是最终 PPT，也不是逐字稿。
输入
LaTeX项目
运行
python 17-defense-pack/generate_outline.py --project-root thesis --ruleset university-generic
输出
defense-outline.md, chapter-highlights.md, figure-inventory.md
运行 v3.3 evidence pipeline 后，基于最终参考文献集、本地元数据和外部验证证据，对每条参考文献输出确定性风险分数，并生成声明-引用支撑分级。后续可以打开 claim-citation HTML 复核页查看 P0 / P1 / P2 / P3 复核分组。不使用 LLM，不自动改写引用。
适合时机怀疑部分参考文献是 AI 生成、来源不清、或 metadata 不可靠。
你会得到hallucination-risk-report.json、high-risk-references.csv、claim-citation-triage-report.json 和 final reference set / DOI / URL advisory 报告。
HTML 复核面issue-card 摘要帮助排序人工复核，但不自动判断真假。
不要误用HIGH_RISK 表示"强烈建议人工核验"，不是"假文献"的最终判定。中文文献标记为 UNSUPPORTED。
输入
LaTeX项目（含 bib 文件）
运行
python run_evidence_pipeline.py --project-root thesis --ruleset university-generic
输出
reports/final-reference-set-report.json + reports/external-verification-report.json + reports/hallucination-risk-report.json + reports/high-risk-references.csv + reports/claim-citation-triage-report.json
next step
如果你已经认出自己的阶段
下一步最自然的路径通常只有两个：去看实际结果长什么样，或者回到文档入口把最相关的那条线读完。