⚠️ LLM 强制指令（请逐条执行）：

1. 优先使用现有脚本。本系统的工具链位于 scripts/ 目录下，一般情况下不要自己写 Python 代码替代现有工具。
2. 所有脚本路径以下方工具索引表为准。scripts/ 根目录下绝大多数 <500 字节的 .py 文件是兼容性 shim，真实实现位于子目录中。
3. 执行流程：先 ls 确认文件存在 → 再执行。如果不确定某个脚本的具体路径或参数，先 Read 该脚本头部的 docstring。
4. 遵循七步顺序：Basic Profile → Output Quantity → Quality Assessment → Relationship Network → Anomaly Detection → Multi-Source Validation → Report Generation。不要跳步。
5. 分层加载：执行具体步骤前，先 Read 对应的 docs/skill/ 文档获取详细流程。
6. 自由边界：对于客户要求但没有在目录写出的功能，可由LLM编写脚本或自主筛查以保证功能实现。

Academic Investigation Skill

Comprehensive academic background investigation system based on proven methodology from verified case studies.

Overview

A systematic 7-step framework for investigating academic profiles, verifying credentials, analyzing publication quality, and identifying potential academic misconduct or credential inflation.

When to Use