CNKIAgent · 知网论文研究助手

输入一段论文需求，它拆关键词、逐词检索知网、按核心期刊编辑的视角精读、出研究版图与选题，再按「大纲 → 引言 → 正文 → 校订」分步写作。全程不虚构文献、不虚构数据，检索式可复现。

它解决什么问题
核心特性
安装
前置条件：真实知网检索靠本地浏览器
快速上手
工具
技能
右侧栏文献库面板
设置页：看得见插件有没有被调用
去 AI 味与语体配平
英文论文与基金申请（academic-humanizer）
Word 排版 · 公式 · 交叉引用
论文插图 · 架构图 / 流程图
设计原则
已知限制
仓库结构
开发
License

它解决什么问题

用大模型写论文，最常见的三种失败不是"文笔差"，而是：

检索是假的——没有真的打开知网，文献是编的；
读得浅——只看标题和摘要里的一两句话，就开始下结论；
一次写完全文——没有大纲、没有确认、没有校订，结构塌陷。

CNKIAgent 把这三件事反过来做：真实检索 → 编辑视角精读 → 分步写作。

核心特性

特性	说明
真实知网检索	通过 dsh-browser-cdp 驱动本机 Edge，打开 `kns.cnki.net` 真实页面按关键词检索并解析结果表
逐词顺序执行	一个关键词一条检索式，顺序跑、失败不中断，每条检索式原样保留，可复现
精确 / 泛检索	`precise` 加引号做短语检索，`general` 做主题词组合检索
编辑视角精读	检查单覆盖：目录结构、引言逐句解剖、正文覆盖、语体与 AIGC 特征、可仿写句型
研究版图	多篇文献按五维对照 → 共同点/分歧 → 三个切入点 → 三个实证题目
分步写作	三级大纲 → 引言 → 逐节正文（800–1000 字/节）→ 校订，每步停下等确认
引用与排版	GB/T 7714 引用审计（2015/2025）、Word 样式体系、题注与交叉引用、公式 SEQ 编号、三线表
论文插图	架构图/流程图/技术路线图，生成 Word 原生矢量形状组；自动分层与正交路由
去 AI 味	中文：语体优先于数值、AI 词配额、噪声预算；英文：论断↔证据、六层痕迹目录、NSF/NIH 申请书模式
右侧栏面板	检索历史与文献清单实时可见
优雅降级	浏览器通道不可用时自动回退到 `ctx.web`，并明确标注通道

安装

方式一：源码目录安装（推荐）

git clone https://github.com/Jerry113245/dsh-cnki-agent.git

然后在 DSH 里执行（绝对路径指向克隆下来的目录）：

plugin_manager install_bundle target = "<克隆路径>/dsh-cnki-agent"

安装返回 application: applied 即为生效。

方式二：npm 包安装

plugin_manager install_bundle target = "dsh-cnki-agent@0.3.0"

卸载 / 升级

版本替换需要先卸载再安装：

plugin_manager remove_bundle   target = "dsh-cnki-agent"
plugin_manager install_bundle  target = "<路径或版本>"

前置条件：真实知网检索靠本地浏览器

cnki_search 有两条通道：

通道	条件	命中质量
浏览器通道（推荐）	安装 `dsh-browser-cdp`，本机装有 Edge/Chrome	真实知网题录：标题、期刊、日期、文献类型
回退通道	DSH 配置了可用的 web 搜索 provider	多为摘要页/镜像，`site:` 命中率不稳

安装浏览器通道：

plugin_manager install_bundle target = "dsh-browser-cdp@1.7.4"

首次访问知网会遇到滑块安全验证。 浏览器窗口是可见的，人工过一次滑块即可，之后自动化检索正常。插件不会也无法绕过验证码。

快速上手

在对话里直接说需求即可触发技能 cnki-agent：

帮我写一篇关于"人工智能对教育公平影响"的论文，要求核心期刊水平

它会把需求拆成检索词单元，并逐个执行：

cnki_search(keywords = ["人工智能 教育公平", "数字鸿沟 教育"], mode = "general")

拿到题录后精读：

cnki_reading_plan(titles = ["...", "..."])

再合成研究版图与选题：

cnki_research_map(topic = "人工智能与教育公平", papers = [...])

写作链是分步的：三级大纲 → 引言 → 正文（一次一小节）→ 校订。每次都会停下来等你确认，不会一口气写完。

工具

工具	说明
`cnki_search`	按顺序逐个检索关键词，返回每条检索式 + 题录（标题/期刊/日期/文献类型/摘要页链接）；`saveTo` 可落盘 Markdown 检索报告
`cnki_reading_plan`	生成精读检查单：目录、引言逐句、正文覆盖、语体、AIGC 特征、仿写骨架
`cnki_research_map`	把多篇文献合成为研究版图：五维对照 → 共同点/分歧 → 三个切入点 → 三个实证题目
`cnki_library`	读取内存中的检索历史与文献库（与右侧栏面板共用同一份数据）
`cnki_de_aigc`	去 AI 味体检与改写方案（中英双语）：中文查 AI 高频词、模糊归因、段末套句、对称并列、句长变异、破折号/加粗密度、口语化越界；英文查 AI 词、套话、过强动词与论断↔证据；`docType=proposal` 追加 NSF/NIH 检查单。`mode` 取 `scan` / `review` / `check`，`lang` 取 `auto` / `zh` / `en`
`cnki_word_plan`	Word 排版方案 + 参考文献格式审计：12 步执行顺序、三层域（SEQ/REF/TOC）、三线表磅值、GB/T 7714 顺序编码制、交付自检清单；
`cnki_diagram_plan`	论文插图方案：判断图为什么糊、按「有没有 Visio / 要不要在 Word 里改」选画图路线（原生矢量形状 / Visio→EMF / draw.io→SVG / 600dpi 位图），直接产出可运行的 `spec.json`
efs 可逐条审格式

cnki_search 参数：

参数	类型	说明
`keywords`	string[]	必填，逐个顺序检索
`mode`	`precise` \| `general`	`precise` 做短语检索（加引号），默认 `general`
`site`	string	回退通道使用的站点限定，默认 `kns.cnki.net`
`maxResultsPerKeyword`	integer	每个关键词最多保留多少条（1–20，默认 8）
`saveTo`	string	目录路径，写入 Markdown 检索报告

oBrowser`	boolean	强制只用回退通道

技能

skills/cnki-agent/ 是一份完整的技能包（纯 Markdown，可离线阅读）：

SKILL.md — 路由表（R1 研究版图 / R2 写作链 / R3 检索 / R4 精读 / R5 修订 / R6 去 AI 味）与输出纪律
references/workflow.md — 六段式工作流与阶段闸门
references/academic-humanizer-en.md — 英文论文与基金申请改写手册（改编自 academic-humanizer, MIT）
references/word-playbook.md — Word 排版全手册（样式 / 题注 / 公式 / 三线表 / 参考文献）
references/diagram-playbook.md — 论文插图全手册（三重栅格化 / Visio·EMF / draw.io·SVG / 原生矢量 / 图文规范）
references/reading-checklist.md — 核心期刊编辑视角的精读检查单
references/research-map.md — 研究版图模板
references/de-aigc-playbook.md — 去 AI 味与语体配平规则（降 AIGC 全手册）

写作纪律（写进技能与系统提示，不靠模型自觉）：

检索词必须单元化、可复现，一条检索式一个词；
未获取的段落标注「未获取」，不补写；
数据、文献、结论一律不得虚构；
降 AI 时语体优先：不许口语化凑降低率，不许补造事实；
写作链必须分步，每步停下等用户确认。

右侧栏文献库面板

插件在 sidebar.right.pane.tab 注册了一个「CNKI 文献库」页签：

顶部：检索次数 / 来源条数 / 最近更新时间 + 刷新按钮；
检索历史卡片：模式徽章、命中数、每条检索式带 ✓/✗；
文献清单：标题（可点开知网摘要页）、期刊·日期·类型、所属关键词；
每 20 秒轮询一次，与 cnki_library 工具共用 /api/cnki/library 路由。

样式只使用 DSH 主题变量（--dsw-alias-*），明暗主题自动跟随。

设置页：看得见插件有没有被调用

装了插件却不知道它到底有没有被用上，是这类工具最常见的困惑。0.8.0 起有两个可视化答案。

入口：设置 → 插件 → CNKIAgent → 该行上的「配置」。

调用记录

apply() 里给全部 7 个工具包了一层执行钩子，每次调用都留痕：

记什么	说明
工具名	例如「去 AI 味 ×3」
参数摘要	关键词列表或正文前 36 字 + 字数，不落全文
成败	✓ / ✗，失败同时记错误信息
耗时	毫秒
时间	精确到秒，另给出总计与"自 HH:MM:SS 起"

数据来自 GET /api/cnki/activity，页面每 4 秒自刷一次。插件行在折叠状态下也会显示一行摘要（已调用 N 次 · 最近 X 分钟前），不打开设置页也能看到。

记录是进程内的：重启 DSH 归零。它回答的是"这次会话里插件动过没有"，不是长期审计。

运行设置

设置项	作用	落到哪
记录调用日志	关掉后不再累计（已有记录保留）	`recordActivity`
默认语种	`cnki_de_aigc` 未显式给 `lang` 时用它	`defaultLang`
每词检索条数	`cnki_search` 未给 `maxResultsPerKeyword` 时的默认值（1–20）	`defaultMaxResults`
优先走本地浏览器	开启时优先用 dsh-browser-cdp 驱动本机 Edge	`browserChannel`

设置经 POST /api/cnki/settings 校验后落盘到 <profile 目录>/cnki-agent-settings.json，并立即生效。值越界会被夹回（例如 999 → 20），未知字段直接丢弃；写盘失败时设置仍在内存生效，但页面会明示"重启后会丢"。

已实测

2026-10-30 在本机 Edge 上的真实检索记录（未经修饰）：

检索式	模式	命中
`人工智能教育公平`	general	知网页面显示 1,463 条，插件返回前 5 条题录
`"数字素养教师"`	precise	返回《信息生态视域下教师数字素养提升的价值、梗阻与路径》等题录
`"职业教育产教融合"`	precise	返回《基于黄炎培职业教育教师观的教学创新团队建设模式与实践探索》等题录

题录字段含题名、期刊/报纸名、发表时间、文献类型与知网摘要页链接。

去 AI 味与语体配平

论文最容易死在两个方向：太像 AI（模板句式、整齐并列、空洞拔高），和改过头（满篇口语、网络词，机审过了人审被打回）。

CNKIAgent 0.4 把这件事做成可执行的规则 + 可跑的工具：

cnki_de_aigc(text="……", mode="scan")    # 体检：硬指标 + 高风险段落
cnki_de_aigc(text="……", mode="review")  # 生成逐段改写方案，等确认
cnki_de_aigc(filePath="C:/稿子/第三节.md", mode="check")  # 改完复查

三条总原则

结构先行——先改语序、句式、段落节奏，再碰词。只换同义词基本无效。
具体优先——把抽象拔高换成可核验的数值、条件、机制、边界。更像人 ≠ 更口语。
语体守门——改完必须还是论文。语体优先于"降低率"，宁可保留一点生硬。

三级落点（只有中间一列合格）

❌ 降重不足（仍像 AI）	❌ 降重过度（口语化）	✅ 恰当（书面学术）
实验结果充分表明该方法具有显著优越性	一测就知道这方法真的行	在三组测试集上，该方法的平均误差低于对照方法约 12%
上述差异归因于多种因素的综合作用	说白了就是好几个原因凑一块儿了	这一差异可能主要来自样本分布不均与特征冗余
尽管取得一定成果，但仍存在局限性	当然啦，这方法也不是万能的	本文仅在实验室条件下验证，放大到真实场景后的表现尚待考察

硬指标

指标	阈值
AI 高频词	每段 ≤2 个
段末总结套句（"此案例印证了…/由此可见"）	全文 ≤1 处
泛化结尾（"具有重要意义/前景广阔"）	0 处
模糊归因（无出处的"专家认为/研究表明"）	0 处
破折号	每段 ≤1 个
正文加粗	全文 ≤5 处
术语	全文一个叫法，禁止同义词轮换
口语 / 网络用语	0 处

完整规则（17 类模式改前/改后示例、两级 AI 词表、口语黑名单、评分表、合规边界）见 skills/cnki-agent/references/de-aigc-playbook.md。

不做的事

不靠口语、网络用语、情绪词、碎句来"降 AI"；
不为"更像人"补造数据、文献、访谈、异常值；
不让 AI 整篇重写一遍（会叠加指纹，有时不降反升）；
不追求 0%（人类论文不可能零痕迹，过度均质反而更像机器稿）。

规则来源：Wikipedia《Signs of AI writing》、GitHub xiaofenggan01/aigc-reduce（MIT）、GitHub redbaronyyyyy-eng/humanizer-zh-academic（MIT），以及 B 站 / CSDN 上多篇实测帖的经验值（仅作参考，非权威标准）。

英文论文与基金申请（academic-humanizer）

0.7.0 把 AIScientists-Dev/academic-humanizer（MIT）的六层规则实现成可运行的引擎。cnki_de_aigc 现在看语种自动切换：中文走原规则，英文换一套完全不同的纪律。

cnki_de_aigc(text="…", lang="en")                                   # 英文论文
cnki_de_aigc(text="…", lang="en", docType="proposal", agency="nih")  # NIH Specific Aims
cnki_de_aigc(text="…", lang="en", docType="proposal", agency="nsf")  # NSF Project Summary

核心差别：证据优先于用词

中文模式先改语序节奏，英文模式先查论断。每个经验性论断都要问两件事：

它有没有数字、图、表、公式或引用在文中支撑？
动词强度有没有超过这个证据？

症状	改法	示例
无支撑论断	补证据指针或降级	more robust → accuracy drops 2 points under shift vs 11 for baseline (Figure 3)
动词强于证据	降级动词	demonstrates universally superior → matches or exceeds the strongest baseline (Table 2)
幅度模糊	换成区间并标注归属	a large improvement → a 2–6% improvement in balanced accuracy over the strongest baseline

把 suggests 改成 proves 不是去 AI 味，是制造过强论断。 有证据支撑的 hedging、恰当的被动语态、第一人称复数 we、定义与符号，一律保留。

英文侧还会查这些

类别	内容
AI 高频词	delve, underscore, intricate, tapestry, testament, pivotal, showcase, foster, leverage, realm, seamless…
套话	paves the way, to the best of our knowledge, in recent years, plays a crucial role, serves as, extensive experiments…
过强动词	prove / demonstrate / establish / confirm / guarantee
结构病灶	破折号（全删）、>30 词长句、连续句以 Moreover/Furthermore/Additionally 开头、引用堆砌 `[3, 7, 9, 12, 15]`、novel 反复出现

基金申请模式：不要压平愿景

申请书卖的是愿景 + 可行性，所以论文模式会砍掉的雄心语言（long-term goal / pioneer / transformative / establish a foundation）在这里是恰当且被期待的——前提是有可信的计划与证据托底。纪律换成 论断↔可行性。

docType=proposal 会额外做两件事：

检测首页弱招：空泛重要性、空洞影响、中心假设被 hedge 掉（"we will explore whether possibly…"）、把方法当 aim（"Aim 2: Apply transfer learning…"）、多米诺 aim（Aim 2/3 靠 Aim 1 成功）、样板化 Broader Impacts；
给 NSF / NIH 结构检查单——首页是否已给出钩子、缺口、中心思想、平行 aims、收益。

首页决定分数：第 1 页（NIH Aims）或第 2–3 页（NSF）没说服评审人，第 10 页救不回来。

绝不虚构预实验、前期资助、合作者或推荐信；缺证据就标注缺口交给作者。页数限制、格式与截止日期以 NSF PAPPG 和 NIH Write Your Application 为准。

完整规则见 skills/cnki-agent/references/academic-humanizer-en.md；来源与许可见 THIRD-PARTY-NOTICES.md。

Word 排版 · 公式 · 交叉引用

论文最后一步永远是"做成能交的 Word"。这一步最容易翻车的地方不是文笔，而是编号：手打的"图 4-1""（3）""[12]"在增删一次之后就会全线错乱。

CNKIAgent 0.5 把这件事拆成「规则 + 方案 + 程序化体检」三层。

三条铁律

一切编号来自域，不手打。 图 / 表 / 公式用 SEQ，正文引用用 REF，目录用 TOC。
一切格式来自样式，不手调。 标题必须套用内置「标题 1/2/3」，否则题注的"包含章节号"读不到。
改完必须 F9。 Ctrl+A → F9，域不会自动重算。

工具

cnki_word_plan(topic="人工智能与教育公平", numberByChapter=true, refs=["张三. 题名[J]. 刊名, 2025, 45(3): 1-9."])

输出 12 步执行顺序、三层域说明、三线表磅值、顺序编码制要点、交付自检清单，并对 refs 逐条审计格式（年卷分号、页码波浪线、专著缺出版地、网页缺引用日期、类型标识缺失…）。

python assets/tools/format_docx.py check  thesis.docx     # 排版体检，有 error 退出码 1
python assets/tools/format_docx.py build  thesis.md out.docx --title "论文题目"

check 会查：域 / 题注 / 手打交叉引用 / 标题样式 / 竖线表 / 重复标题行 / 非规范西文字体 / Markdown 残留 / 参考文献编号断档。 build 生成带样式骨架的 docx：内置标题样式、首行缩进 2 字符、中文字体 w:eastAsia、三线表（顶底 1.5 磅 / 栏目线 0.75 磅、无竖线、跨页重复标题行）、SEQ 题注域、PAGE 页码。

公式编号怎么排

公式不用"题注"（题注是给图表设计的，标签会混进图表目录）。标准做法是 样式 + 制表位 + SEQ 域 + 书签：

（ { STYLEREF 标题 1 \s } - { SEQ 公式 \* ARABIC \s 1 } ）

段落用自建「公式」样式：1/2 处居中制表位（放公式）、右边界右对齐制表位（放编号）；
STYLEREF 取章号、SEQ ... \s 1 让每章重新从 1 开始；
正文引用靠书签 + REF 域，不能用题注交叉引用。

参考文献

正文标注放在句末标点之前：……已成为研究热点[1]。；连续 [1-3]，不连续 [1,3,5]；
条目标点：项目之间 . ，年与卷之间 , ，卷期与页码之间 : ，析出文献 //；页码用 - 不用 ~；
不要靠 Word 自带"交叉引用"维护参考文献编号顺序——它不会按首次引用重排。用 Zotero / EndNote 插域，或给条目设书签再用 REF；
版本：GB/T 7714—2015 仍是多数模板依据；GB/T 7714—2025 已于 2026-07-01 实施，新增 [DS] 数据集、[PP] 预印本等类型。以学校 / 期刊通知为准。

完整规则（样式体系、题注 / SEQ / REF 三层域、三线表新建表格样式、12 类文献示例、报错排查表、python-docx 能做/不能做）见 skills/cnki-agent/references/word-playbook.md。

论文插图 · 架构图 / 流程图

论文插图糊，99% 不是"分辨率没调好"，而是它从源头就是位图。从画好到进 PDF，一张图要过三道可能把它变成位图的关：粘贴时按 96 dpi 抓快照 → Word 默认压缩 → 导出 PDF 按 220 dpi 再采样。调高 PPI 救不回来，那只放大已有像素。

30 秒判断你的图是不是矢量

检测	矢量正常	位图异常
Word 里右键图片	有【编辑图片】/【转换为形状】	只有【设置图片格式】
放大到 400%	边缘始终锐利	马赛克、锯齿
另存 PDF 看图像属性	`Vector graphic`	`Image (RGB, 96 dpi)`

五条路线

路线	矢量	能在 Word 里改	需要什么
代码生成原生形状（本插件默认）	✅	✅	只要 Python
Word / WPS 原生绘图	✅	✅	Office
draw.io → SVG	✅	转换后可改	浏览器
Visio → 选择性粘贴 EMF	✅	✅ 双击回 Visio	装了 Visio
位图 300/600 dpi	❌	❌	期刊强制时

一行命令出图

python assets/tools/draw_diagram.py build spec.json 图3-2.docx --caption "图 3-2 平台总体架构"
python assets/tools/draw_diagram.py build spec.json 图3-2.svg   # 要二次编辑时
python assets/tools/draw_diagram.py build spec.json 图3-2.png --dpi 600   # 期刊只收位图时

规格只要写"谁连谁"，布局自动排：

{
  "nodes": [
    {"id": "c1", "label": "Web 前端", "shape": "round", "level": 0},
    {"id": "g",  "label": "统一接入网关", "level": 1},
    {"id": "db", "label": "业务库", "shape": "cylinder", "level": 2}
  ],
  "edges": [
    {"from": "c1", "to": "g"},
    {"from": "g", "to": "db", "label": "读写", "dashed": true}
  ]
}

输出的 .docx 里是 Word 原生 DrawingML 形状组：真矢量、双击就能改字改色、整组可缩放，不依赖 Visio 也不依赖 Word 安装。八种形状（矩形/圆角/起止/判断/椭圆/数据/存储/准备）、虚线边、边标签、自动分层与正交折线都支持；跨层的边自动走右侧通道，不会穿过中间节点。

必做的全局设置

文件 → 选项 → 高级 → 图像大小和质量 → 勾选【不压缩文件中的图像】，默认分辨率设为【高保真】。

本机实测：Word.Application COM 由 WPS Office 提供（Build 12.1.0.28022），未安装 Microsoft Word 与 Visio。所以本插件默认走"代码生成原生矢量"，Visio 路线仅作为有 Visio 时的参考。

完整规则（三重栅格化、诊断矩阵、Visio 三种插入方式与字体转曲 Ctrl+Shift+Q、draw.io 导出 SVG 的两处必改设置、SVG/EMF/PNG 选型、图文规范表、5 条验收）见 skills/cnki-agent/references/diagram-playbook.md。

设计原则

不虚构。 没检索到的文献不写进参考文献，没读到的段落标「未获取」。
可复现。 每条检索式原样回显，换一个人、换一天能跑出同样结果。
编辑视角。 不是"总结摘要"，而是判断：这篇文章凭什么发出、它的缺口在哪、我能仿写哪一句。
阶段闸门。 大纲、引言、每一节正文、校订，都是独立的确认点。

已知限制

知网正文需登录且有反爬。 插件获取到的是题录（标题/期刊/日期/文献类型）+ 摘要页链接，不保证取得全文 PDF；正文引用需你登录知网后逐篇阅读。
首次检索需人工过滑块验证。 插件不绕过验证码。
检索结果按知网默认排序返回，未做时间/被引/期刊等级的二次筛选。
面板与 cnki_library 的数据保存在进程内存，DSH 重启后清空。
依赖 DSH 运行时的 ctx.tools / ctx.skills / ctx.web / ctx.connection 服务，版本要求 dsh >= 0.2.0-rc.2 < 0.3.0-0。

仓库结构

dsh-cnki-agent/
├── package.json          # bundle 清单（dsh.bundle.patch / dsh.client）
├── cordis.patch.yml      # 插入一行插件条目
├── lib/
│   ├── index.js          # 宿主半侧：技能 + 工具 + 路由 + 系统提示
│   └── client.js         # 客户端半侧：右侧栏文献库面板
├── skills/cnki-agent/    # 技能包：SKILL.md + references（workflow / reading-checklist / research-map / de-aigc-playbook / word-playbook）
├── assets/tools/         # format_docx.py 排版体检与生成；draw_diagram.py 原生矢量插图
├── locale/               # zh / en 元信息
├── README.md
└── LICENSE

开发

插件包内的代码**只允许 import ode:*内置模块**，其余能力一律通过ctx.get('')探测，这样包在任何 profile 里都能加载。工具的 JSON Schema 手写，且type必须是单个字符串——写成type: ['string','null']` 会让整条插件行加载失败。

工具返回值必须是无损 JSON：undefined 会让整次调用被判 value is not lossless JSON，所有输出都要先规整成纯数据。

语法自检：

node --check lib/index.js && node --check lib/client.js

License

本项目与同方知网（CNKI）官方无关，仅以自动化方式使用其公开检索界面；请遵守目标站点的服务条款与所在机构的数据库使用规定。

CNKIAgent · 知网论文研究助手

输入一段论文需求，它拆关键词、逐词检索知网、按核心期刊编辑的视角精读、出研究版图与选题，再按「大纲 → 引言 → 正文 → 校订」分步写作。全程不虚构文献、不虚构数据，检索式可复现。

它解决什么问题
核心特性
安装
前置条件：真实知网检索靠本地浏览器
快速上手
工具
技能
右侧栏文献库面板
设置页：看得见插件有没有被调用
去 AI 味与语体配平
英文论文与基金申请（academic-humanizer）
Word 排版 · 公式 · 交叉引用
论文插图 · 架构图 / 流程图
设计原则
已知限制
仓库结构
开发
License

它解决什么问题

用大模型写论文，最常见的三种失败不是"文笔差"，而是：

检索是假的——没有真的打开知网，文献是编的；
读得浅——只看标题和摘要里的一两句话，就开始下结论；
一次写完全文——没有大纲、没有确认、没有校订，结构塌陷。

CNKIAgent 把这三件事反过来做：真实检索 → 编辑视角精读 → 分步写作。

核心特性

特性	说明
真实知网检索	通过 dsh-browser-cdp 驱动本机 Edge，打开 `kns.cnki.net` 真实页面按关键词检索并解析结果表
逐词顺序执行	一个关键词一条检索式，顺序跑、失败不中断，每条检索式原样保留，可复现
精确 / 泛检索	`precise` 加引号做短语检索，`general` 做主题词组合检索
编辑视角精读	检查单覆盖：目录结构、引言逐句解剖、正文覆盖、语体与 AIGC 特征、可仿写句型
研究版图	多篇文献按五维对照 → 共同点/分歧 → 三个切入点 → 三个实证题目
分步写作	三级大纲 → 引言 → 逐节正文（800–1000 字/节）→ 校订，每步停下等确认
引用与排版	GB/T 7714 引用审计（2015/2025）、Word 样式体系、题注与交叉引用、公式 SEQ 编号、三线表
论文插图	架构图/流程图/技术路线图，生成 Word 原生矢量形状组；自动分层与正交路由
去 AI 味	中文：语体优先于数值、AI 词配额、噪声预算；英文：论断↔证据、六层痕迹目录、NSF/NIH 申请书模式
右侧栏面板	检索历史与文献清单实时可见
优雅降级	浏览器通道不可用时自动回退到 `ctx.web`，并明确标注通道

安装

方式一：源码目录安装（推荐）

git clone https://github.com/Jerry113245/dsh-cnki-agent.git

然后在 DSH 里执行（绝对路径指向克隆下来的目录）：

plugin_manager install_bundle target = "<克隆路径>/dsh-cnki-agent"

安装返回 application: applied 即为生效。

方式二：npm 包安装

plugin_manager install_bundle target = "dsh-cnki-agent@0.3.0"

卸载 / 升级

版本替换需要先卸载再安装：

plugin_manager remove_bundle   target = "dsh-cnki-agent"
plugin_manager install_bundle  target = "<路径或版本>"

前置条件：真实知网检索靠本地浏览器

cnki_search 有两条通道：

通道	条件	命中质量
浏览器通道（推荐）	安装 `dsh-browser-cdp`，本机装有 Edge/Chrome	真实知网题录：标题、期刊、日期、文献类型
回退通道	DSH 配置了可用的 web 搜索 provider	多为摘要页/镜像，`site:` 命中率不稳

安装浏览器通道：

plugin_manager install_bundle target = "dsh-browser-cdp@1.7.4"

首次访问知网会遇到滑块安全验证。 浏览器窗口是可见的，人工过一次滑块即可，之后自动化检索正常。插件不会也无法绕过验证码。

快速上手

在对话里直接说需求即可触发技能 cnki-agent：

帮我写一篇关于"人工智能对教育公平影响"的论文，要求核心期刊水平

它会把需求拆成检索词单元，并逐个执行：

cnki_search(keywords = ["人工智能 教育公平", "数字鸿沟 教育"], mode = "general")

拿到题录后精读：

cnki_reading_plan(titles = ["...", "..."])

再合成研究版图与选题：

cnki_research_map(topic = "人工智能与教育公平", papers = [...])

写作链是分步的：三级大纲 → 引言 → 正文（一次一小节）→ 校订。每次都会停下来等你确认，不会一口气写完。

工具

工具	说明
`cnki_search`	按顺序逐个检索关键词，返回每条检索式 + 题录（标题/期刊/日期/文献类型/摘要页链接）；`saveTo` 可落盘 Markdown 检索报告
`cnki_reading_plan`	生成精读检查单：目录、引言逐句、正文覆盖、语体、AIGC 特征、仿写骨架
`cnki_research_map`	把多篇文献合成为研究版图：五维对照 → 共同点/分歧 → 三个切入点 → 三个实证题目
`cnki_library`	读取内存中的检索历史与文献库（与右侧栏面板共用同一份数据）
`cnki_de_aigc`	去 AI 味体检与改写方案（中英双语）：中文查 AI 高频词、模糊归因、段末套句、对称并列、句长变异、破折号/加粗密度、口语化越界；英文查 AI 词、套话、过强动词与论断↔证据；`docType=proposal` 追加 NSF/NIH 检查单。`mode` 取 `scan` / `review` / `check`，`lang` 取 `auto` / `zh` / `en`
`cnki_word_plan`	Word 排版方案 + 参考文献格式审计：12 步执行顺序、三层域（SEQ/REF/TOC）、三线表磅值、GB/T 7714 顺序编码制、交付自检清单；
`cnki_diagram_plan`	论文插图方案：判断图为什么糊、按「有没有 Visio / 要不要在 Word 里改」选画图路线（原生矢量形状 / Visio→EMF / draw.io→SVG / 600dpi 位图），直接产出可运行的 `spec.json`
efs 可逐条审格式

cnki_search 参数：

参数	类型	说明
`keywords`	string[]	必填，逐个顺序检索
`mode`	`precise` \| `general`	`precise` 做短语检索（加引号），默认 `general`
`site`	string	回退通道使用的站点限定，默认 `kns.cnki.net`
`maxResultsPerKeyword`	integer	每个关键词最多保留多少条（1–20，默认 8）
`saveTo`	string	目录路径，写入 Markdown 检索报告

oBrowser`	boolean	强制只用回退通道

技能

skills/cnki-agent/ 是一份完整的技能包（纯 Markdown，可离线阅读）：

SKILL.md — 路由表（R1 研究版图 / R2 写作链 / R3 检索 / R4 精读 / R5 修订 / R6 去 AI 味）与输出纪律
references/workflow.md — 六段式工作流与阶段闸门
references/academic-humanizer-en.md — 英文论文与基金申请改写手册（改编自 academic-humanizer, MIT）
references/word-playbook.md — Word 排版全手册（样式 / 题注 / 公式 / 三线表 / 参考文献）
references/diagram-playbook.md — 论文插图全手册（三重栅格化 / Visio·EMF / draw.io·SVG / 原生矢量 / 图文规范）
references/reading-checklist.md — 核心期刊编辑视角的精读检查单
references/research-map.md — 研究版图模板
references/de-aigc-playbook.md — 去 AI 味与语体配平规则（降 AIGC 全手册）

写作纪律（写进技能与系统提示，不靠模型自觉）：

检索词必须单元化、可复现，一条检索式一个词；
未获取的段落标注「未获取」，不补写；
数据、文献、结论一律不得虚构；
降 AI 时语体优先：不许口语化凑降低率，不许补造事实；
写作链必须分步，每步停下等用户确认。

右侧栏文献库面板

插件在 sidebar.right.pane.tab 注册了一个「CNKI 文献库」页签：

顶部：检索次数 / 来源条数 / 最近更新时间 + 刷新按钮；
检索历史卡片：模式徽章、命中数、每条检索式带 ✓/✗；
文献清单：标题（可点开知网摘要页）、期刊·日期·类型、所属关键词；
每 20 秒轮询一次，与 cnki_library 工具共用 /api/cnki/library 路由。

样式只使用 DSH 主题变量（--dsw-alias-*），明暗主题自动跟随。

设置页：看得见插件有没有被调用

装了插件却不知道它到底有没有被用上，是这类工具最常见的困惑。0.8.0 起有两个可视化答案。

入口：设置 → 插件 → CNKIAgent → 该行上的「配置」。

调用记录

apply() 里给全部 7 个工具包了一层执行钩子，每次调用都留痕：

记什么	说明
工具名	例如「去 AI 味 ×3」
参数摘要	关键词列表或正文前 36 字 + 字数，不落全文
成败	✓ / ✗，失败同时记错误信息
耗时	毫秒
时间	精确到秒，另给出总计与"自 HH:MM:SS 起"

记录是进程内的：重启 DSH 归零。它回答的是"这次会话里插件动过没有"，不是长期审计。

运行设置

设置项	作用	落到哪
记录调用日志	关掉后不再累计（已有记录保留）	`recordActivity`
默认语种	`cnki_de_aigc` 未显式给 `lang` 时用它	`defaultLang`
每词检索条数	`cnki_search` 未给 `maxResultsPerKeyword` 时的默认值（1–20）	`defaultMaxResults`
优先走本地浏览器	开启时优先用 dsh-browser-cdp 驱动本机 Edge	`browserChannel`

已实测

2026-10-30 在本机 Edge 上的真实检索记录（未经修饰）：

检索式	模式	命中
`人工智能教育公平`	general	知网页面显示 1,463 条，插件返回前 5 条题录
`"数字素养教师"`	precise	返回《信息生态视域下教师数字素养提升的价值、梗阻与路径》等题录
`"职业教育产教融合"`	precise	返回《基于黄炎培职业教育教师观的教学创新团队建设模式与实践探索》等题录

题录字段含题名、期刊/报纸名、发表时间、文献类型与知网摘要页链接。

去 AI 味与语体配平

论文最容易死在两个方向：太像 AI（模板句式、整齐并列、空洞拔高），和改过头（满篇口语、网络词，机审过了人审被打回）。

CNKIAgent 0.4 把这件事做成可执行的规则 + 可跑的工具：

cnki_de_aigc(text="……", mode="scan")    # 体检：硬指标 + 高风险段落
cnki_de_aigc(text="……", mode="review")  # 生成逐段改写方案，等确认
cnki_de_aigc(filePath="C:/稿子/第三节.md", mode="check")  # 改完复查

三条总原则

结构先行——先改语序、句式、段落节奏，再碰词。只换同义词基本无效。
具体优先——把抽象拔高换成可核验的数值、条件、机制、边界。更像人 ≠ 更口语。
语体守门——改完必须还是论文。语体优先于"降低率"，宁可保留一点生硬。

三级落点（只有中间一列合格）

❌ 降重不足（仍像 AI）	❌ 降重过度（口语化）	✅ 恰当（书面学术）
实验结果充分表明该方法具有显著优越性	一测就知道这方法真的行	在三组测试集上，该方法的平均误差低于对照方法约 12%
上述差异归因于多种因素的综合作用	说白了就是好几个原因凑一块儿了	这一差异可能主要来自样本分布不均与特征冗余
尽管取得一定成果，但仍存在局限性	当然啦，这方法也不是万能的	本文仅在实验室条件下验证，放大到真实场景后的表现尚待考察

硬指标

指标	阈值
AI 高频词	每段 ≤2 个
段末总结套句（"此案例印证了…/由此可见"）	全文 ≤1 处
泛化结尾（"具有重要意义/前景广阔"）	0 处
模糊归因（无出处的"专家认为/研究表明"）	0 处
破折号	每段 ≤1 个
正文加粗	全文 ≤5 处
术语	全文一个叫法，禁止同义词轮换
口语 / 网络用语	0 处

完整规则（17 类模式改前/改后示例、两级 AI 词表、口语黑名单、评分表、合规边界）见 skills/cnki-agent/references/de-aigc-playbook.md。

不做的事

不靠口语、网络用语、情绪词、碎句来"降 AI"；
不为"更像人"补造数据、文献、访谈、异常值；
不让 AI 整篇重写一遍（会叠加指纹，有时不降反升）；
不追求 0%（人类论文不可能零痕迹，过度均质反而更像机器稿）。

英文论文与基金申请（academic-humanizer）

cnki_de_aigc(text="…", lang="en")                                   # 英文论文
cnki_de_aigc(text="…", lang="en", docType="proposal", agency="nih")  # NIH Specific Aims
cnki_de_aigc(text="…", lang="en", docType="proposal", agency="nsf")  # NSF Project Summary

核心差别：证据优先于用词

中文模式先改语序节奏，英文模式先查论断。每个经验性论断都要问两件事：

它有没有数字、图、表、公式或引用在文中支撑？
动词强度有没有超过这个证据？

症状	改法	示例
无支撑论断	补证据指针或降级	more robust → accuracy drops 2 points under shift vs 11 for baseline (Figure 3)
动词强于证据	降级动词	demonstrates universally superior → matches or exceeds the strongest baseline (Table 2)
幅度模糊	换成区间并标注归属	a large improvement → a 2–6% improvement in balanced accuracy over the strongest baseline

把 suggests 改成 proves 不是去 AI 味，是制造过强论断。 有证据支撑的 hedging、恰当的被动语态、第一人称复数 we、定义与符号，一律保留。

英文侧还会查这些

类别	内容
AI 高频词	delve, underscore, intricate, tapestry, testament, pivotal, showcase, foster, leverage, realm, seamless…
套话	paves the way, to the best of our knowledge, in recent years, plays a crucial role, serves as, extensive experiments…
过强动词	prove / demonstrate / establish / confirm / guarantee
结构病灶	破折号（全删）、>30 词长句、连续句以 Moreover/Furthermore/Additionally 开头、引用堆砌 `[3, 7, 9, 12, 15]`、novel 反复出现

基金申请模式：不要压平愿景

docType=proposal 会额外做两件事：

检测首页弱招：空泛重要性、空洞影响、中心假设被 hedge 掉（"we will explore whether possibly…"）、把方法当 aim（"Aim 2: Apply transfer learning…"）、多米诺 aim（Aim 2/3 靠 Aim 1 成功）、样板化 Broader Impacts；
给 NSF / NIH 结构检查单——首页是否已给出钩子、缺口、中心思想、平行 aims、收益。

首页决定分数：第 1 页（NIH Aims）或第 2–3 页（NSF）没说服评审人，第 10 页救不回来。

绝不虚构预实验、前期资助、合作者或推荐信；缺证据就标注缺口交给作者。页数限制、格式与截止日期以 NSF PAPPG 和 NIH Write Your Application 为准。

完整规则见 skills/cnki-agent/references/academic-humanizer-en.md；来源与许可见 THIRD-PARTY-NOTICES.md。

Word 排版 · 公式 · 交叉引用

论文最后一步永远是"做成能交的 Word"。这一步最容易翻车的地方不是文笔，而是编号：手打的"图 4-1""（3）""[12]"在增删一次之后就会全线错乱。

CNKIAgent 0.5 把这件事拆成「规则 + 方案 + 程序化体检」三层。

三条铁律

一切编号来自域，不手打。 图 / 表 / 公式用 SEQ，正文引用用 REF，目录用 TOC。
一切格式来自样式，不手调。 标题必须套用内置「标题 1/2/3」，否则题注的"包含章节号"读不到。
改完必须 F9。 Ctrl+A → F9，域不会自动重算。

工具

cnki_word_plan(topic="人工智能与教育公平", numberByChapter=true, refs=["张三. 题名[J]. 刊名, 2025, 45(3): 1-9."])

python assets/tools/format_docx.py check  thesis.docx     # 排版体检，有 error 退出码 1
python assets/tools/format_docx.py build  thesis.md out.docx --title "论文题目"

公式编号怎么排

公式不用"题注"（题注是给图表设计的，标签会混进图表目录）。标准做法是 样式 + 制表位 + SEQ 域 + 书签：

（ { STYLEREF 标题 1 \s } - { SEQ 公式 \* ARABIC \s 1 } ）

段落用自建「公式」样式：1/2 处居中制表位（放公式）、右边界右对齐制表位（放编号）；
STYLEREF 取章号、SEQ ... \s 1 让每章重新从 1 开始；
正文引用靠书签 + REF 域，不能用题注交叉引用。

参考文献

正文标注放在句末标点之前：……已成为研究热点[1]。；连续 [1-3]，不连续 [1,3,5]；
条目标点：项目之间 . ，年与卷之间 , ，卷期与页码之间 : ，析出文献 //；页码用 - 不用 ~；
不要靠 Word 自带"交叉引用"维护参考文献编号顺序——它不会按首次引用重排。用 Zotero / EndNote 插域，或给条目设书签再用 REF；
版本：GB/T 7714—2015 仍是多数模板依据；GB/T 7714—2025 已于 2026-07-01 实施，新增 [DS] 数据集、[PP] 预印本等类型。以学校 / 期刊通知为准。

论文插图 · 架构图 / 流程图

30 秒判断你的图是不是矢量

检测	矢量正常	位图异常
Word 里右键图片	有【编辑图片】/【转换为形状】	只有【设置图片格式】
放大到 400%	边缘始终锐利	马赛克、锯齿
另存 PDF 看图像属性	`Vector graphic`	`Image (RGB, 96 dpi)`

五条路线

路线	矢量	能在 Word 里改	需要什么
代码生成原生形状（本插件默认）	✅	✅	只要 Python
Word / WPS 原生绘图	✅	✅	Office
draw.io → SVG	✅	转换后可改	浏览器
Visio → 选择性粘贴 EMF	✅	✅ 双击回 Visio	装了 Visio
位图 300/600 dpi	❌	❌	期刊强制时

一行命令出图

python assets/tools/draw_diagram.py build spec.json 图3-2.docx --caption "图 3-2 平台总体架构"
python assets/tools/draw_diagram.py build spec.json 图3-2.svg   # 要二次编辑时
python assets/tools/draw_diagram.py build spec.json 图3-2.png --dpi 600   # 期刊只收位图时

规格只要写"谁连谁"，布局自动排：

{
  "nodes": [
    {"id": "c1", "label": "Web 前端", "shape": "round", "level": 0},
    {"id": "g",  "label": "统一接入网关", "level": 1},
    {"id": "db", "label": "业务库", "shape": "cylinder", "level": 2}
  ],
  "edges": [
    {"from": "c1", "to": "g"},
    {"from": "g", "to": "db", "label": "读写", "dashed": true}
  ]
}

必做的全局设置

文件 → 选项 → 高级 → 图像大小和质量 → 勾选【不压缩文件中的图像】，默认分辨率设为【高保真】。

本机实测：Word.Application COM 由 WPS Office 提供（Build 12.1.0.28022），未安装 Microsoft Word 与 Visio。所以本插件默认走"代码生成原生矢量"，Visio 路线仅作为有 Visio 时的参考。

设计原则

不虚构。 没检索到的文献不写进参考文献，没读到的段落标「未获取」。
可复现。 每条检索式原样回显，换一个人、换一天能跑出同样结果。
编辑视角。 不是"总结摘要"，而是判断：这篇文章凭什么发出、它的缺口在哪、我能仿写哪一句。
阶段闸门。 大纲、引言、每一节正文、校订，都是独立的确认点。

已知限制

知网正文需登录且有反爬。 插件获取到的是题录（标题/期刊/日期/文献类型）+ 摘要页链接，不保证取得全文 PDF；正文引用需你登录知网后逐篇阅读。
首次检索需人工过滑块验证。 插件不绕过验证码。
检索结果按知网默认排序返回，未做时间/被引/期刊等级的二次筛选。
面板与 cnki_library 的数据保存在进程内存，DSH 重启后清空。
依赖 DSH 运行时的 ctx.tools / ctx.skills / ctx.web / ctx.connection 服务，版本要求 dsh >= 0.2.0-rc.2 < 0.3.0-0。

仓库结构

dsh-cnki-agent/
├── package.json          # bundle 清单（dsh.bundle.patch / dsh.client）
├── cordis.patch.yml      # 插入一行插件条目
├── lib/
│   ├── index.js          # 宿主半侧：技能 + 工具 + 路由 + 系统提示
│   └── client.js         # 客户端半侧：右侧栏文献库面板
├── skills/cnki-agent/    # 技能包：SKILL.md + references（workflow / reading-checklist / research-map / de-aigc-playbook / word-playbook）
├── assets/tools/         # format_docx.py 排版体检与生成；draw_diagram.py 原生矢量插图
├── locale/               # zh / en 元信息
├── README.md
└── LICENSE

开发

工具返回值必须是无损 JSON：undefined 会让整次调用被判 value is not lossless JSON，所有输出都要先规整成纯数据。

语法自检：

node --check lib/index.js && node --check lib/client.js

License

本项目与同方知网（CNKI）官方无关，仅以自动化方式使用其公开检索界面；请遵守目标站点的服务条款与所在机构的数据库使用规定。

Jerry113245/dsh-cnki-agent

CNKIAgent · 知网论文研究助手

目录

它解决什么问题

核心特性

安装

方式一：源码目录安装（推荐）

方式二：npm 包安装

卸载 / 升级

前置条件：真实知网检索靠本地浏览器

快速上手

工具

技能

右侧栏文献库面板

设置页：看得见插件有没有被调用

调用记录

运行设置

已实测

去 AI 味与语体配平

三条总原则

三级落点（只有中间一列合格）

硬指标

不做的事

英文论文与基金申请（academic-humanizer）

核心差别：证据优先于用词

英文侧还会查这些

基金申请模式：不要压平愿景

Word 排版 · 公式 · 交叉引用

三条铁律

工具

公式编号怎么排

参考文献

论文插图 · 架构图 / 流程图

30 秒判断你的图是不是矢量

五条路线

一行命令出图

必做的全局设置

设计原则

已知限制

仓库结构

开发

License

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目录

它解决什么问题

核心特性

安装

方式一：源码目录安装（推荐）

方式二：npm 包安装

卸载 / 升级

前置条件：真实知网检索靠本地浏览器

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技能

右侧栏文献库面板

设置页：看得见插件有没有被调用

调用记录

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去 AI 味与语体配平

三条总原则

三级落点（只有中间一列合格）

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不做的事

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核心差别：证据优先于用词

英文侧还会查这些

基金申请模式：不要压平愿景

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参考文献

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必做的全局设置