Now liveThe Skillselion MCP - thousands of ranked skills, loaded into your agent mid-task. No install.Get it →
kangarooking avatar

Citation System

  • 13 installs
  • 147 repo stars
  • Updated May 4, 2026
  • kangarooking/system-prompt-skills

Implement source tracking and citation mechanisms for AI-generated content with link verification.

About

System design for attributing AI outputs to original sources with verification. Enables researchers and content creators to trace information provenance and build trust.

  • source attribution framework for AI-generated text with inline citations
  • verification mechanisms to ensure cited sources actually support the claims

Citation System by the numbers

  • 13 all-time installs (skills.sh)
  • +2 installs in the week ending Aug 2, 2026 (Skillselion tracking)
  • Ranked #11,409 of 16,546 AI & Agent Building skills by installs in the Skillselion catalog
  • Data as of Aug 5, 2026 (Skillselion catalog sync)
npx skills add https://github.com/kangarooking/system-prompt-skills --skill citation-system

Add your badge

Show developers this skill is listed on Skillselion. Paste this into your README.

Listed on Skillselion
Installs13
repo stars147
Last updatedMay 4, 2026
Repositorykangarooking/system-prompt-skills

What it does

Implement source tracking and citation mechanisms for AI-generated content with link verification.

Files

SKILL.mdMarkdownGitHub ↗

引用与归属系统设计

R — 原文 (Reading)

各厂商采用多样化的内联引用格式:Claude Web 使用 Markdown 锚点链接([text](<citation:comment:{id}>)),GPT-4o 文件搜索采用 【msg_idx:search_idx†source】,NotebookLM 实现逐句引用加段落索引 [i],Warp 使用 XML 结构 <citations><document>,Meta AI 实现实体标签 【entity_hint-...】。核心模式:内联标记、引用保留规则、来源可审计响应。

I — 方法论骨架 (Interpretation)

1. 内联标记格式:在生成文本中直接嵌入来源标记,用户无需滚动至文末即可定位引用源。 2. 格式一致性:整个系统提示中严格使用一种引用格式,不混用多种标记语法。 3. 引用保留规则:在改写、总结、翻译等二次处理中,原始引用标记必须完整保留,不得丢失或篡改。 4. 来源可审计性:每个事实性声明都必须有可追溯的引用,外部信息(非系统知识库)必须显式标注。 5. 实体引用系统:除文档引用外,可扩展支持人物、地点、组织等实体的标记与链接。 6. 日期消歧:对相对时间表达("昨天"、"上周")进行绝对日期解析,消除歧义。

A1 — 案例分析 (Past Application)

案例: GPT-4o 文件搜索的强制引用机制

  • 问题: 用户上传多份文档后提问,模型可能编造不存在于文档中的内容,或混淆内容来源。
  • 设计模式的使用: GPT-4o 要求所有基于文档的回答必须包含 【msg_idx:search_idx†source】 格式引用。引用不是可选装饰,而是强制性输出组成部分。未找到引用时不得声称信息来源于文档。
  • 结论: 将引用从"建议行为"升级为"强制约束",显著降低了文档问答中的幻觉率。

案例: Warp 的 XML 结构化引用

  • 问题: 终端命令辅助场景中,用户需要精确知道命令参数的文档来源,但传统脚注格式在终端中可读性差。
  • 设计模式的使用: Warp 采用 XML 结构 <citations><document> 元素,将引用与工具名隔离——引用指向文档本身而非工具调用过程,避免暴露内部实现。
  • 结论: 引用系统的设计应适配输出媒介特性,且引用目标应指向信息源而非系统内部过程。

A2 — 触发场景 (Future Trigger) ★

用户在什么情境下需要?

1. 构建文档问答系统,需要让用户验证每个答案的来源 2. 设计搜索增强生成(RAG)系统提示,需要强制引用检索结果 3. 开发代码辅助工具,需要将建议关联到代码库中的具体位置 4. 实现多源信息整合系统,需要区分不同来源的贡献

语言信号

  • "需要标注信息来源"
  • "用户应该能追溯每个结论的出处"
  • "如何防止模型编造引用"
  • "引用格式应该怎么设计"
  • "需要保留原始引用标记"

与相邻 skill 的区分

  • injection-defense 区别:注入防御关注内容是否可信/可执行,引用系统关注内容来自哪里、如何标注
  • mobile-adaptation 区别:移动适配关注引用在狭小屏幕上的展示优化,引用系统关注引用的格式与保留规则

E — 可执行步骤 (Execution)

1. 步骤 1:定义引用标记语法 - 完成标准:选择一种内联标记格式(方括号标注如 【source†Lline】、Markdown 锚点、或 XML 元素),明确定义每个字段含义(消息索引、搜索索引、行号范围),并编写格式示例。 2. 步骤 2:编写强制引用规则 - 完成标准:在系统提示中声明"所有基于外部来源的事实性声明必须附带引用",定义无引用时的回退行为(明确声明无法确认来源),禁止编造不存在的引用。 3. 步骤 3:设计引用保留策略 - 完成标准:规定在改写、总结、翻译等二次处理场景中,原始引用标记的保留方式——直接保留原文标记、或重新映射到新上下文位置,确保引用链不中断。 4. 步骤 4:实现外部信息标记 - 完成标准:定义"外部信息"(非系统知识库中的信息)的显式标记方式,如 NotebookLM 要求外部信息必须标注"此信息不在提供的来源中"。 5. 步骤 5:添加引用完整性校验 - 完成标准:在系统提示中设置自检规则——输出前验证所有引用标记格式正确、所有事实性声明均有引用、引用中的索引和行号在有效范围内。

B — 边界 (Boundary) ★

不要在以下情况使用

  • 纯创作类输出(故事、诗歌、创意写作),不需要事实溯源
  • 常识性问答,信息属于公共知识无需标注来源
  • 实时对话场景中引用会严重打断交流节奏的轻量交互
  • 系统内部日志或调试信息,面向开发者而非终端用户

常见失败模式

  • 编造引用:模型生成格式正确但指向不存在位置的引用标记,需要格式校验与来源存在性双重约束
  • 引用堆积:为每个句子都添加引用导致输出碎片化、可读性下降,应仅对事实性声明引用
  • 引用丢失:在多轮对话的总结、改写中原始引用被清除,需要明确的保留规则
  • 格式混用:同一系统中出现多种引用格式(如脚注与内联标记并存),增加解析复杂度

Related skills

This week in AI coding

Five minutes, every Monday - the tools, releases and tactics for developers.

unsubscribe anytime.