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对书籍章节进行内容质量审查，按 Part → Chapter → Section 粒度逐节评分。 检测内容过于简单、图表表格罗列无深入分析、叙事逻辑薄弱、前后衔接不足等问题。 Use when user asks to "审查章节", "review chapters", "内容质量检查", "检查写得怎样".
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对全书全部章节（含前言/致谢/附录）依次进行去 AI 写作痕迹处理。 逐章调用 humanizer-zh 进行深度检测和修复，全程不间断循环直到全书覆盖完毕。 Use when user says "全书去AI味", "humanize all chapters", "去除AI痕迹", "humanize全书".
对全书全部章节（不含前言/致谢/附录）依次进行 review + rewrite 的完整循环。 先调用 review-chapter 审查一章，若任何小节未达到阈值，立即调用 rewrite-section 重写， 重写完成后重新审查确认通过，然后进入下一章。全程不间断，直到全书覆盖完毕。 Use when user says "全量审查重写", "review and rewrite all", "全书review", "从头到尾检查", or uses loop-related terms with review/rewrite.
对书籍中未通过质量审查的章节（粒度为 H3 小节）进行深度重写。 使用 MCP context7 和 deepwiki 查阅相关技术文档补充知识深度， 梳理整章上下文确保重写内容不突兀独立。Use when user says "重写章节", "rewrite section", "深度重写", "rewrite chapters", or after review-chapter identifies failures.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | review-chapter |
| description | 对书籍章节进行内容质量审查，按 Part → Chapter → Section 粒度逐节评分。 检测内容过于简单、图表表格罗列无深入分析、叙事逻辑薄弱、前后衔接不足等问题。 Use when user asks to "审查章节", "review chapters", "内容质量检查", "检查写得怎样". |
对《从数据到智能：企业级数据平台的构建、演进与 Agentic BI 实践》全书进行结构化内容质量审查。
运行时：兼容 Claude Code 与 Cursor。产物目录与工具对照见 COMPAT.md。
本书不是一本工具手册，而是一本首席解决方案架构师的第一人称手记。审查每一节时，必须对照以下核心主旨判断内容是否符合本书定位：
| 理念 | 含义 | 审查时的检查点 |
|---|---|---|
| 讲设计，不讲实现 | 代码会过时，架构思想历久弥新。聚焦"为什么这么设计"而非"代码怎么写" | 该节是否停留在"怎么配置/怎么写代码"？是否上升到了设计思想层面？ |
| 讲 trade-off，不讲银弹 | 每个设计决策都是在特定约束下的取舍。诚实呈现取舍，包括不够好的决策 | 该节是否有取舍分析？是否只讲了好处没讲代价？ |
| 讲演进，不讲终点 | 好的架构不是一次定型的完美设计，而是能持续演进的有机体。平台一直在生长 | 该节是否体现了"生长"的时间感？是否交代了"当时为什么这么做、后来怎么演变"？ |
| 讲叙事，不讲干货罗列 | 每一章都有故事——某个业务诉求如何催生某个设计、某次事故如何暴露某个缺陷 | 该节是否有故事线？还是纯概念/步骤/表格的罗列？ |
全书按照一座企业级医药数据平台的真实生命周期组织：
第 0 年 · 架构设计期（Part I-II）
→ 第 1 年 · 核心建设期（Part III-IV）
→ 第 2 年 · 扩展与迁移期（Part V-VI）
→ 第 3 年 · 成熟与治理期（Part VIII 前半）
→ 第 4 年 · Data+AI 转型期（Part VII）
→ 持续演进（Part VIII 后半，Ch 54 复盘）
核心叙事弧：从"医药数据困局"出发 → 建平台骨架 → 工程实践落地 → 基础设施自动化 → 平台扩展迁移 → 衍生系统外延 → 转折点——纯数据平台不够了，BI 自助化瓶颈浮现 → 升华——Data+AI 转型，从数据平台走向 Agentic BI → 最终以"架构师复盘"收束：做对的事保持，遗憾的修正，十个设计原则。
关键叙事特征：
审查时，应检查该节是否与以下母题之一呼应——如果一节完全没有触达任何母题，它很可能是孤立的"知识碎片"：
| # | 母题 | 含义 | 主要出现章节 |
|---|---|---|---|
| M1 | 配置驱动架构 | 开闭原则在数据工程的落地——加数据源=加配置，零代码 | Ch 11/12/13/19 |
| M2 | 分层架构 | 关注点分离——五层 IaC、数据湖三层、语义/数据双平面 | Ch 4/7/39 |
| M3 | 事件驱动编排 | Serverless 事件驱动——数据到达即触发，无需轮询 | Ch 10/26 |
| M4 | 同构仓库模式 | 规模化复用——一套 CI 服务所有业务域，模板复制 | Ch 23/27 |
| M5 | 工程诚实 | 文档化已知边界、诚实面对 trade-off、不粉饰太平 | Ch 34/52 |
| M6 | 治理与执行分离 | 描述与执行解耦——runtime config vs deploy config、语义平面 vs 数据平面 | Ch 11/39/40 |
| M7 | 平台工程 | 为业务团队提供自助式内部平台，让他们专注业务逻辑 | Ch 4/21/30 |
| M8 | 从数据到智能 | 平台生长线：纯数据平台 → AI-Ready 供应 → Agentic BI | Ch 38–49 |
| M9 | 第一人称实践 | "我在 Aurora 遇到…""我当时选 X 而非 Y 因为…""如果重来…" | 全书 |
| M10 | 合规从第一天嵌入 | GxP ALCOA+/PIPL/数据驻留不是事后补丁，是架构第一性原理 | Ch 1/18/48 |
| M11 | 规模决定架构 | 10TB→100TB+，20000+ 张表——规模解释了"为什么只能配置驱动+自动化" | Ch 1/17/31 |
| M12 | 跨行业经验迁移 | 专利数据→企业征信→医药 CDP，好的架构思想是行业无关的 | Ch 0/1/39/41 |
不同 Part 的叙事定位不同，审查标准应有微妙差异：
| Part | 叙事定位 | 对"深度"的要求 | 对"第一人称"的要求 |
|---|---|---|---|
| Part I | 序章——建立问题意识、设定叙事舞台 | 中等——重在"建立共鸣"而非技术深度 | 高——必须有鲜活的具体场景（如 Ch 1 "月底通宵"） |
| Part II | 架构设计——全书最核心的"为什么" | 极高——每个设计决策必须有推导链 | 高——设计争论、选型拍板的场景 |
| Part III | 数据工程实践——"怎么做"的落地 | 高——不只是 HOW，还要有 WHY | 中——实践细节中穿插经验 |
| Part IV | 基础设施——工程效能 | 中高——IaC 治理的深度 | 中——工程流程的标准化 |
| Part V | 平台演进——迁移与协同 | 高——迁移不是"搬数据"，是架构思维 | 高——真实的踩坑经历 |
| Part VI | 衍生系统——能力外延 | 中——衍生系统相对轻量 | 中 |
| Part VII | Data+AI 转型——全书最高价值的创新点 | 极高——Agentic BI 是全书最创新的部分，必须深度分析 | 极高——AI 转型的决策逻辑、build vs buy、架构争论 |
| Part VIII | 治理与复盘——全书思想收束 | 极高——复盘必须有反思深度，"如果重来"必须具体 | 极高——"我最纠结的一章""诚实需要勇气" |
审查时的重点检查：
对每一节（### 级标题）进行以下五个维度的评分（每项 0–20 分，满分 100）：
| 维度 | 说明 | 低分特征 | 高分特征 |
|---|---|---|---|
| D1 内容深度 | 是否深入分析而非泛泛概述 | 只有概念列出，无"为什么这么做""怎么权衡" | 有设计决策推导、约束分析、取舍对比 |
| D2 图文平衡 | 图表/表格是否有配套文字分析 | 图表后无解读段落，表格罗列无总结 | 图表有"图/表说明→关键洞察→决策启示"三段论 |
| D3 叙事逻辑 | 是否有"引入→展开→深化→收束"的叙事弧 | 标题层级堆叠，段落之间无承接 | 每节有"问题→方案→验证"闭环、过渡句 |
| D4 上下文衔接 | 是否与前后节/前后章自然衔接 | 独立成块，无引用上文、无铺垫下文 | 有"回顾上节"呼应与"下一节挑战"预告 |
| D5 实践视角 | 是否有第一人称经验/案例/"架构师视角" | 教科书式叙述，无个人经验注入 | 有"我在 Aurora 遇到的实际问题""当时为什么选了 X 而非 Y" |
阈值：总分 ≥ 70 分 且 单项均 ≥ 10 分为通过；否则标记为"需重写"。
/review-chapter [范围]
[范围] 可选值：
all：审查全书所有章节Part I–Part VIII：只审查指定 PartCh N：只审查指定章节（如 Ch 27）Ch N §X.Y：只审查指定小节不指定范围时默认为 all。
根据用户指定的范围，从 docs/index.md 解析 Part→Chapter 映射，确定目标文件列表。
Part 与章节映射（硬编码，避免解析误差）：
| Part | 章节范围 | 文件数 |
|---|---|---|
| Part I 起点 | Ch 1–3 | 3 |
| Part II 架构设计 | Ch 4–11 | 8 |
| Part III 数据工程 | Ch 12–20 | 9 |
| Part IV 基础设施 | Ch 21–30 | 10 |
| Part V 平台演进 | Ch 31–34 | 4 |
| Part VI 衍生系统 | Ch 35–37 | 3 |
| Part VII Data+AI | Ch 38–49 | 12 |
| Part VIII 治理复盘 | Ch 50–55 | 6 |
前言（Ch 0）和 Ch 55 致谢、附录不参与审查。
对范围内的每个文件：
##（H2 节）和 ###（H3 子节）标题，跳过 ## :material-school: 和 ## :material-check-circle: 等元数据节。输出格式（Markdown 表格）：
## 审查结果：Part X · [Part 名称]
| 章节 | 节 | D1 深度 | D2 平衡 | D3 叙事 | D4 衔接 | D5 实践 | 总分 | 判定 | 核心问题 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ch 27 | 27.1 | 8/20 | 10/20 | 6/20 | 9/20 | 12/20 | 45 | ❌ 重写 | 图+表罗列，无深入分析 |
| Ch 27 | 27.2 | 10/20 | 11/20 | 8/20 | 7/20 | 14/20 | 50 | ❌ 重写 | 叙事薄弱，缺少上下文衔接 |
| Ch 27 | 27.3 | 12/20 | 12/20 | 11/20 | 14/20 | 16/20 | 65 | ❌ 重写 | 接近阈值，需补充叙事逻辑 |
统计汇总：
为未达阈值的节生成 JSON 格式的重写优先级清单，保存到 .claude/review-results/，供 rewrite-section 技能使用：
{
"review_date": "2026-06-22",
"threshold": 70,
"total_sections": 150,
"passed": 95,
"failed": 55,
"failures": [
{
"chapter": 27,
"section": "27.1",
"file": "docs/27-CI-CD可复用工作流平台.md",
"score": 45,
"d1": 8, "d2": 10, "d3": 6, "d4": 9, "d5": 12,
"main_issues": ["图+表罗列，无深入分析", "缺少上下文衔接"],
"priority": 1
}
]
}
priority 按总分升序排列（分数最低的优先重写）。
.claude/review-results/。