abs-journal
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Core Rules
- 默认推荐 只使用本地 AJG CSV(
assets/data/ajg_<year>_journals_core_custom.csv),不得自动联网更新。 - 只有当用户明确提出 更新/重新抓取/刷新/更新数据库/更新ABS(AJG)数据 时,才运行抓取脚本更新
assets/data/。 - 抓取登录凭据仅通过环境变量
AJG_EMAIL/AJG_PASSWORD提供;不要在文件中写入明文密码。 - 命令行示例默认使用 项目根相对路径(数据仍在
assets/data/;推荐产出统一在reports/),仅在用户明确要求时使用绝对路径并注明基准。 - 推荐流程为:脚本导出主题贴合候选池 → AI 仅在候选池内二次筛选 → 子集校验 → 三段固定列报告。
参数职责(避免混淆)
--field:论文领域标签/关键词配置(默认ECON)。不控制候选期刊范围。--field_scope:候选期刊 Field 白名单(AJG CSV 的Field列;逗号分隔;精确匹配)。为空则使用默认白名单:ECON, FINANCE, PUB SEC, REGIONAL STUDIES, PLANNING AND ENVIRONMENT, SOC SCI(共 5 个 Field;其中REGIONAL STUDIES, PLANNING AND ENVIRONMENT是一个整体 Field 名称)。
Quick Start
A) 校验 AI 输出并生成最终报告(固定列三段 Top10)
python3 scripts/abs_journal.py \
recommend \
--field_scope "ECON,FINANCE,PUB SEC,REGIONAL STUDIES, PLANNING AND ENVIRONMENT,SOC SCI" \
--title "你的论文标题" \
--abstract "你的摘要(可选)" \
--mode medium \
--topk 10 \
--rating_filter "" \
--hybrid \
--export_candidate_pool_json "candidate_pool.json" \
--ai_output_json "ai_output.json" \
--ai_report_md "ai_report.md" \
--auto_ai
B) 更新 AJG/ABS 数据库(仅在用户明确要求时)
export AJG_EMAIL="你的账号"
export AJG_PASSWORD="你的密码"
python3 scripts/ajg_fetch.py \
--outdir "$(pwd)/assets/data"
Workflow
- 解析用户意图:
- 若用户只说“推荐投稿期刊/帮我选期刊”,走 混合推荐流程(不更新)。
- 若用户明确说“更新/重新抓取/刷新数据库”,走 更新+(可选)推荐流程。
- 混合推荐流程:
- 读取本地 AJG CSV → 先构造“主题贴合候选池”并导出 JSON(满足 field/星级过滤等约束)。
- 候选期刊默认来自固定 Field 白名单:
ECON, FINANCE, PUB SEC, REGIONAL STUDIES, PLANNING AND ENVIRONMENT, SOC SCI(可用--field_scope覆盖)。 --field仅作为论文领域标签/关键词配置,不控制候选范围。- 星级过滤(重要):
--rating_filter留空 时,会按 mode 自动分层(easy=1,2;medium=2,3;hard=4,4*);若 显式传入--rating_filter,则会覆盖默认分层,可能导致三段星级过滤一致(不符合 easy/medium/hard 分层预期)。 - AI 只能在候选池内 输出三类 TopK(easy/medium/hard),并为每条补充
推荐理由(解释性摘要)。三类默认各 10 本且不重叠。 - 脚本做 候选池子集校验(禁止候选池外期刊);通过后生成固定列 Markdown 报告:
序号 | 期刊名 | ABS星级 | Field | 推荐理由。Field: AJG CSV 的领域分类(如 ECON, FINANCE),用于快速定位期刊所属领域推荐理由: AI 根据论文内容生成,说明该期刊与论文的匹配度
- 更新流程:
- 检查
AJG_EMAIL/AJG_PASSWORD是否存在;缺失则给出可复制的 export 提示。 - 运行抓取脚本写入
assets/data/。 - (可选)运行离线校验脚本确认输出契约。
- 检查
References (Load Only If Needed)
- 抓取/更新 AJG 数据库(显式触发才运行):
references/ajg_fetch.md - 投稿期刊推荐(默认本地数据):
references/abs_journal_recommend.md - AJG 数据输出契约与离线校验:
references/ajg_data_contract.md - 常见失败排查(gate/验证码/环境变量):
references/troubleshooting.md - 推荐输出示例:
assets/recommendation_example.md
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Feb 6, 2026
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