report-audit

name	report-audit
display_name	鉴定报告审核
description	审核鉴定报告内容的一致性与格式规范，检查数值与结论正确性。

Report Audit Skill (报告审核)

1. Skill Description & Triggers

Description

这是一个专门用于工程检测鉴定报告的“质量合规性审核”工具。它不修改报告，而是通过扫描报告文本，识别内容不一致（consistency）和数值格式不规范（format & rounding）的问题，并输出带有可追溯证据的审核清单。

Triggers (User Intents)

当用户提及以下意图时调用此 Skill：

• "帮我审一遍报告"
• "报告审核 / 检查报告错误"
• "校对一致性"
• "检查数值保留小数是否正确"
• "核对砂浆强度换算值/推定值格式"
• "检查碳化深度是否为 0.5 的倍数"
• "验证房屋信息（层数/面积/年代）在文中是否前后一致"

2. Input/Output Contract

Input

• content: string (必须) - 报告的全文内容 (来自 OCR, PDF 解析或 DOCX 提取)。
• structure: object (可选) - 报告的章节结构信息，如 {"chapter_id": "title"}。

Output Schema (JSON)

{
  "overall_status": "pass|fail|needs_review",
  "house_profile": {
    "name": "extracted_name",
    "floors": "extracted_floors",
    "area_m2": "extracted_area",
    "build_year": "extracted_year"
  },
  "checks": [
    {
      "check_type": "consistency|format",
      "rule_id": "R1-consistency|R2-mortar|R2-brick|R2-concrete|R2-carbonation",
      "status": "pass|fail|needs_review",
      "locations": [
        {
          "section": "2.1", 
          "page": 3, 
          "quote": "原文片段上下文..."
        }
      ],
      "expected": "描述预期值或规则",
      "found": "实际发现的值",
      "fix_suggestion": "建议修改意见",
      "severity": "major|minor"
    }
  ],
  "summary": "非结构化的自然语言总结，概括主要问题。"
}

3. Supported Rules

A) 一致性校验 (Rule Group: R1)

目标：确保关键信息在“封面/摘要/概况/鉴定结论”等不同章节保持一致。

• R1-ProjectInfo: 检查 house_name (房屋名称), floors (层数), area (面积), build_year (年代) 在全文各处的描述是否统一。

B) 数值格式规范 (Rule Group: R2)

目标：确保工程数值符合标准约定的修约和显示规则。

• R2-Mortar (砂浆强度):
  • 换算值/推定值：必须保留 1 位小数 (e.g., 5.0).
• R2-Brick (砖抗压强度):
  • 推定值：必须保留 1 位小数.
• R2-Concrete (混凝土强度):
  • 推定值：必须保留 1 位小数.
• R2-Carbonation (碳化深度):
  • 平均值：必须是 0.5 的倍数 (step=0.5).
  • 显示：必须保留 1 位小数 (e.g., 1.0, 2.5).

4. Execution Logic (Process)

1. Extraction (信息抽取): 利用 Regex 或 NLP 从文本中提取关键实体和数值上下文。
2. Normalization (归一化): 清理提取的文本（去除空格、单位统一）。
3. Check (校验):
   • 对比多处提取的信息进行交叉验证 (Cross-check)。
   • 对数值提取进行格式 (Decimal place) 和 步长 (Step) 检查。
4. Reporting (报告): 生成包含定位证据 (Evidence) 的 JSON 报告。

5. Usage Example

from audit_engine import run_audit

report_text = "..." # Load text
result = run_audit(report_text)
print(json.dumps(result, indent=2))