part3-argument-compare

name	part3-argument-compare
description	学术研究 workflow Part 3 第二步：比较 3 份候选 argument tree，生成 outputs/part3/candidate_comparison.json，列出优缺点、证据强度、风险和选择建议。当用户说「比较论证树」「生成候选比较」「part3-argument-compare」时触发。此 skill 不锁定 canonical，不替用户做最终选择。

Part 3 Step 2 — Candidate Argument Tree Comparison

你的任务是比较 3 份候选论证树，帮助用户做人工选择。比较结果是 human selection 的依据，不是最终拍板。

前置检查

1. outputs/part3/candidate_argument_trees/ 存在。
2. 至少存在且只能以 3 份候选进入正式比较：candidate_theory_first.json、candidate_problem_solution.json、candidate_case_application.json。
3. 每份候选都包含 candidate_id、strategy、root、support_source_ids 和 wiki_page_ids 或等价来源映射。
4. research-wiki/index.json 存在，用于抽查候选节点的 wiki 回溯。
5. outputs/part3/argument_quality_report.json 可选；如果已存在，比较时必须吸收其中的 candidate_findings、quality_dimensions 和 outline_readiness。
6. 不要求 human_selection_feedback.json 存在；如果已存在，提示可能是在复核既有选择，不要覆盖除非用户明确要求。

如果候选不齐，停止并提示先运行 part3-argument-generate。

输入

• outputs/part3/candidate_argument_trees/candidate_theory_first.json
• outputs/part3/candidate_argument_trees/candidate_problem_solution.json
• outputs/part3/candidate_argument_trees/candidate_case_application.json
• research-wiki/index.json
• outputs/part3/argument_quality_report.json（可选）
• writing-policy/

输出

• outputs/part3/candidate_comparison.json

建议结构：

{
  "schema_version": "1.0.0",
  "generated_at": "<ISO 时间>",
  "wiki_ref": "research-wiki/index.json",
  "argument_quality_report_ref": "outputs/part3/argument_quality_report.json",
  "candidate_tree_refs": [
    "outputs/part3/candidate_argument_trees/candidate_theory_first.json"
  ],
  "candidates": [
    {
      "candidate_id": "candidate_theory_first",
      "strategy": "theory_first",
      "strengths": [],
      "weaknesses": [],
      "evidence_coverage": {
        "source_ids": ["source_id"],
        "source_count": 1
      },
      "wiki_coverage": {
        "page_ids": ["page_id"],
        "page_count": 1
      },
      "risks": [],
      "quality_findings": [],
      "outline_readiness": "ready | risky | blocked"
    }
  ],
  "recommendation": {
    "recommended_candidate_id": "candidate_theory_first",
    "reason": "推荐理由",
    "human_decision_required": true,
    "selection_cautions": []
  }
}

执行步骤

1. 读取 3 份候选树，确认候选 ID 与文件名一致。
2. 按以下维度比较：
   • 论证主线是否清晰。
   • 研究问题覆盖是否完整。
   • 节点是否能回溯到 wiki 页面和 source_id。
   • 证据强度与证据缺口。
   • 对争议、反驳和限制的处理能力。
   • argument_quality_report.json 中的 candidate_findings、quality_dimensions、outline_readiness，尤其是跳跃论证、warrant 缺失、claim 过大、case 外推过度与 Part 4 outline 风险。
   • 与中文学术写作规范和导师偏好的适配度。
3. 对每份候选写出优点、缺点、风险与适用条件。
4. 给出选择建议，但明确最终选择必须由用户完成。
5. 写入 candidate_comparison.json。

建议执行：

python3 cli.py part3-compare

禁止事项

• 不得写入或覆盖 outputs/part3/argument_tree.json。
• 不得写入 human_selection_feedback.json。
• 不得把 recommendation 当作用户选择。
• 不得在比较完成后自动推进 Part 4。
• 不得为了推荐某候选而忽略证据缺口或来源不可追溯问题。
• 不得把 argument_quality_report.json 当作人工选择；它只提供质量维度和风险证据。

结果摘要格式

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Part 3 候选比较完成
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  比较文件: outputs/part3/candidate_comparison.json
  候选数量: 3
  推荐候选: <candidate_id>
  主要理由: <一句话>
  仍需人工确认: 是

下一步：运行 part3-human-selection，用户必须提供 candidate_id 和选择理由
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