| name | Question Gap Mapper |
| description | 识别候选综述问题与研究空白，形成问题池。 Use when: project_brief.json 已存在. Do not use when: 已锁定唯一问题并进入检索式生成. |
Identity
- Skill ID: S02
- Slug: question-gap-mapper
- Directory: .agents/skills/S02-question-gap-mapper/
- Name: Question Gap Mapper
- 中文角色: 研究空白与选题池识别
- Stage: A_scoping_search
- Skill Type: business
- Human Gate: G1
- Required QA Hooks: - Q02
Mission
识别候选综述问题与研究空白，形成问题池。
此 skill 在综述生产流水线中的角色：研究空白与选题池识别。它在"A_scoping_search"阶段运行，
生成结构化产物供下游 skill 消费，并在 G1 处接受人工审核。
Scientific Role in the Workflow
- 所处阶段: 选题阶段——在项目边界确定后，识别可写的综述角度和研究空白
- 产出形式: candidate_questions.csv (候选问题池) + gap_map.md (空白地图)
- 人机协同点: 产物在 G1 处需人工审签；关键决策记录在 decision_log.md 中
- 对下游的价值: 为人类在 Gate 1 提供选题决策依据，避免'与已有综述撞车'
Scope of Responsibility
- 本 skill 仅负责 种子文献分析、候选问题生成、gap 可视化
- 不负责 检索式编写（那是 S03 的职责）
- 不负责 证据质量评估（那是 S11 的职责）
Trigger When
project_brief.json 已存在
Do Not Trigger When
已锁定唯一问题并进入检索式生成
Required Inputs
- project_brief.json
- seed_references
Optional Inputs
Output Contract
- 所有输出文件写入
/artifacts/run-<ts>/stage-1/ 目录下
- 结构化输出（.json / .csv）优先于叙述性输出（.md），必须通过 schemas/ 下对应 JSON Schema 校验
- 每个输出产物在 artifact registry 中注册时，须记录其上游依赖、生成时间、生成器和版本号
- 产物格式优先级：结构化数据 (.json) > 表格 (.csv) > 叙述性 Markdown (.md) > 自由文本
- 产物路径和命名遵循
configs/artifact_registry_rules.json 中定义的规范
Expected Outputs
- candidate_questions.csv
- gap_map.md
Operational Steps
- 验证所有 Required Inputs 存在且可读，缺失则立即停止并报告
- 加载相关 Schema 和契约文件（schemas/ 目录下）
- 仅执行 Purpose 与 Scope of Responsibility 中定义的任务，不漂移到相邻 skill 的职责
- 先产出结构化数据（.json / .csv），再生成叙述性说明（.md）
- 记录所有假设、未解决的歧义和失败追踪信息
- 若置信度不足（如关键数据缺失导致无法做出科学判断），停止执行并升级给人工，不得猜测或编造
Decision / Writing / Validation Principles
- 结构化字段优先：先填满 schema 的 required 字段，再补充 optional 字段
- 证据三元组：每个科学论断必须包含 (source_id, finding_direction, evidence_strength)
- 冲突分类：如发现证据方向矛盾，标记为 direction_conflict 而非强行选边
- 术语一致性：同一实体在全文中使用统一的 canonical term（参见 configs/ontology/）
- 保守推断：不在证据不足时声称"clearly" "definitively" "proves"
Hard Constraints
- 不得编造 DOI、PMID、样本量、统计值、期刊身份或研究结论
- 不得静默覆盖已有高版本 artifact（必须 version incrementally，参见 AGENTS.md）
- 不得删除上游可审计痕迹（raw exports、screening decisions、extraction logs 必须保留）
- 不得绕过 Gate 或把 QA 结论写成"已人工确认"（除非真正通过了人工审核）
- 不对不存在的文献声明 gap——每个 gap 必须有种子文献作为来源
- 不对文献量极少的 niche 话题给高分
- 不编造种子文献的 DOI/PMID
QA Hooks
Human-in-the-Loop Checkpoint
- 产出物完成后，进入 G1 等待人工审核
- 审核通过前，下游 skill 不得启动
- 若人工审核要求修订，返回上游 skill（参见
orchestrator/state_machine/transitions.yaml）
Acceptance Checklist (Self-Verification Before Declaring Done)
Failure Handling
- 缺少输入: 发出 blocking error，立即停止，不继续执行
- Schema 校验失败: 重试一次（带错误上下文修正）；若第二次仍失败，升级给 checkpoint manager
- 下游污染风险: 如果当前产物可能影响下游 skill 的正确性，标记为
status: blocked，阻止流水线继续
- 领域特定失败: 若最高分候选问题 total_score < 10（总分 20），提示用户研究方向可能需要调整
- 重试耗尽: 若达到 orchestrator/retry_policies/ 中定义的最大重试次数，升级给人工
Logging and Observability
每个 skill 必须产出以下日志文件（写入 /artifacts/run-<ts>/logs/S02/）：
input_manifest.json — 所有输入的路径和校验和output_manifest.json — 所有输出的路径和校验和validation_result.json — Schema 校验结果decision_log.md — 关键决策及其理由failure_trace.md — 失败时的错误堆栈（如有）
Collaboration Notes for Codex / Orchestrator
- 执行前先读取
AGENTS.md 获取项目级非协商规则
- 执行前先读取
configs/skills_manifest.json 确认本 skill 的上下游依赖
- 产物注册使用
orchestrator/artifact_registry/registry_v2.py 的统一接口
Definition of Done
- 所有 Expected Outputs 已写入磁盘并通过 Schema 校验
- 所有 Required QA Hooks 已触发并获得非 blocking 结果
- 产物已在 artifact registry 中注册，具备完整的 provenance 记录
Examples
Examples
candidate_questions.csv row
Q001,"Stage-specific roles of lncRNAs during VSMC contractile-to-synthetic switching?",mechanism_deepening,4,4,4,4,16,"PMID:12345678, PMID:23456789"
