把 AI 用进论文项目里：Claude Code + DeepSeek API + cc-switch

很多科研工作者已经开始用 AI 辅助写作。最常见的方式是把一段英文复制到聊天窗口里，让 AI 润色、翻译、解释公式或整理审稿意见。

但科研写作不是一段一段孤立文本的处理。一篇 LaTeX 论文通常是一个完整项目：有 main.tex、章节文件、参考文献、图片、公式编号、定理环境、交叉引用和编译流程。

因此，我想解决的问题不是“找一个更会聊天的 AI”，而是：

能不能让 AI 直接进入论文项目，帮助科研工作者完成结构检查、引用检查、编译问题定位和局部修改？

这套方案的三个部分

核心示例：检查一篇 LaTeX 论文

假设我们有一个论文项目，结构大概是这样：

paper/
  main.tex
  introduction.tex
  preliminaries.tex
  main_results.tex
  proof.tex
  conclusion.tex
  references.bib

请检查当前 LaTeX 论文项目。

要求：
1. 先阅读 main.tex，判断它调用了哪些章节文件；
2. 梳理论文的整体章节结构；
3. 检查是否存在明显的 LaTeX 编译风险；
4. 检查公式、定理、参考文献和交叉引用中可能需要注意的地方；
5. 暂时不要直接修改正文；
6. 最后给出一份按优先级排序的检查报告。

重点是先让 AI 阅读项目、输出结构和问题，而不是一开始就让它大规模修改正文。科研论文的判断权仍然应该在人手里，AI 更适合先做结构整理和问题定位。

请只检查当前论文项目中的 label 和 ref。

要求：
1. 找出被引用但可能不存在的 label；
2. 找出定义了但没有被引用的 label；
3. 按文件列出问题；
4. 暂时不要修改文件，只输出检查结果。

请检查论文中的 theorem、lemma、proposition、corollary 环境。

要求：
1. 判断这些环境的编号是否统一；
2. 检查定理名称和引用是否一致；
3. 找出可能需要补充标签的地方；
4. 暂时不要修改正文。