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Deeply extract a paper's experiments for downstream critique and validation design. Triggers: 实验提取, 深度提取, deep extraction.
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Basé sur la classification professionnelle SOC
Analyze a paper from a reviewer's perspective — find problems, weak claims, research gaps. Stands alone (no orchestrator wraps it). Triggers: 问题分析, 找论文弱点, 审稿式分析, critic, reviewer critique, 审稿质疑.
Design small, controllable validation experiments for a paper's identified problems (from critic's output). Triggers: 验证实验设计, design validation experiments, 设计验证实验.
Generate or persist evidence-grounded research idea cards anchored to named pain points. Use for research ideas, research directions, or a brainstorm workflow that needs candidate cards or reviewed-card persistence.
Curate the research wiki — lint, compare papers, answer literature queries. Triggers: 文献查询, 对比论文, 跨论文比较, wiki lint, 文献检索, literature query, compare papers, cross-paper.
Unified wiki write entry — ingest a paper PDF into an evidence-traceable paper page, OR write an already-prepared markdown file into the wiki. Triggers: 入库, ingest paper, add to wiki, 写入 wiki, 把这份文档入库, 存进 wiki.
Query and compare literature across wiki papers — runs the curate predicate. Triggers: 文献查询, 对比论文, 跨论文比较, wiki里有没有, literature query, compare papers, cross-paper.
| name | extract |
| description | Deeply extract a paper's experiments for downstream critique and validation design. Triggers: 实验提取, 深度提取, deep extraction. |
基于 Wiki 条目和论文原文，对实验部分做结构化深化提取，产出完整 12 节 Markdown 文档（## 0–## 11），供下游 critic（问题分析）和 design（验证设计）消费。
critic / design 准备结构化实验材料不要用于：问题分析（critic）、验证设计（design）、论文入库（ingest）。
实验目标、数据集、任务/阶段划分、baseline、评价指标、主结果、消融实验、参数敏感性与稳定性、效率与复杂度、鲁棒性与泛化性、值得关注的实验现象、论文结论与实验支撑的关系。
增量学习 / 持续学习 / 动态图学习 / 节点分类场景额外关注：不同阶段性能变化、新旧知识保持与适应、任务顺序与结构变化强度下的表现、memory budget 敏感性、特定数据集退化、性能提升的代价。
| 材料 | 必需 |
|---|---|
| Wiki 论文条目 | 是 |
| 论文原文（PDF/URL） | 推荐 |
严格按以下 12 节输出为一份完整 md，先写到 raw/sources/<slug>.md，然后调用 ingest（传入该 md 文件路径）统一写入 wiki；不直接调用 wiki_apply 建页：
# {{论文标题}}：实验结果深化提取
## 0. 文档定位
## 1. 实验目标与作者想验证的核心结论
## 2. 实验设置总览
### 2.1 数据集
### 2.2 任务/阶段划分方式
### 2.3 对比方法
### 2.4 评价指标
### 2.5 实现与训练相关设置
## 3. 主结果提取
### 3.1 主结果结论
### 3.2 结果差异与模式
### 3.3 作者结论与主结果的对应关系
## 4. 消融实验提取
## 5. 参数敏感性与稳定性分析
## 6. 效率、复杂度与资源代价
## 7. 鲁棒性、泛化性与补充实验
## 8. 值得关注的实验现象（3–6 个，只描述不批判）
## 9. 证据充分性整理
## 10. 对后续问题发现最有价值的实验信息
## 11. 一段简短总结（100–150 字）
ingest 写入 wiki（含 wiki 路径），且本 skill 未直接调 wiki_apply 建页