risk-bias-level-assessor

name	Risk/Bias Level Assessor
description	评估偏倚风险与证据等级。 Use when: evidence_matrix 已完成. Do not use when: bias_assessment.csv 已存在.

Identity

• Skill ID: S11
• Slug: risk-bias-level-assessor
• Directory: .agents/skills/S11-risk-bias-level-assessor/
• Name: Risk/Bias Level Assessor
• 中文角色: 偏倚风险与证据等级评估
• Stage: B_literature_evidence
• Skill Type: business
• Human Gate: G2
• Required QA Hooks: - Q02

Mission

评估偏倚风险与证据等级。

此 skill 在综述生产流水线中的角色：偏倚风险与证据等级评估。它在"B_literature_evidence"阶段运行， 生成结构化产物供下游 skill 消费，并在 G2 处接受人工审核。

Scientific Role in the Workflow

• 所处阶段: 证据质量评估阶段——对每项研究使用标准化工具评估偏倚风险和证据等级
• 产出形式: bias_assessment.csv + evidence_level.yaml + bias_assessment_rationale.md
• 人机协同点: 产物在 G2 处需人工审签；关键决策记录在 decision_log.md 中
• 对下游的价值: 为 S12 共识地图提供权重信息，为 S19 讨论章节提供局限性清单

Scope of Responsibility

• 本 skill 仅负责 评估工具选择、逐域评分、证据等级分类
• 不负责 证据冲突解决（那是 S12 的职责）
• 不负责 研究设计质量的主观判断（严格按评估工具执行）

Trigger When

evidence_matrix 已完成

Do Not Trigger When

bias_assessment.csv 已存在

Required Inputs

• evidence_matrix.json

Optional Inputs

• 用户指定的评估工具偏好（如 ROBINS-I 代替 NOS）

Output Contract

1. 所有输出文件写入 /artifacts/run-<ts>/stage-2/ 目录下
2. 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
3. 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
4. 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
5. 产物路径和命名遵循 configs/artifact_registry_rules.json 中定义的规范

Expected Outputs

• bias_assessment.csv
• evidence_level.yaml

Operational Steps

1. 验证所有 Required Inputs 存在且可读，缺失则立即停止并报告
2. 加载相关 Schema 和契约文件（schemas/ 目录下）
3. 仅执行 Purpose 与 Scope of Responsibility 中定义的任务，不漂移到相邻 skill 的职责
4. 先产出结构化数据（.json / .csv），再生成叙述性说明（.md）
5. 记录所有假设、未解决的歧义和失败追踪信息
6. 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）
• 不在 methods 信息不足时评估为 low risk——只能为 unclear
• 不为了'让综述看起来更好'而降级评估标准的严格度
• 不将动物实验的结论直接映射到临床证据等级

QA Hooks

• Q02

Human-in-the-Loop Checkpoint

• 产出物完成后，进入 G2 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)

• 所有 Required Inputs 已加载且完整
• 所有 Expected Outputs 已生成且非空
• 结构化输出通过对应 JSON Schema 校验
• 产物已在 artifact registry 中注册（含 checksum + version）
• QA hooks 中列出的所有 QA skill 已触发
• decision_log.md 记录了关键决策及其理由

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 >50% 的文献无法完成评估 → warning，建议回顾 S09 精读质量
• 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/S11/）：

• 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

1. 所有 Expected Outputs 已写入磁盘并通过 Schema 校验
2. 所有 Required QA Hooks 已触发并获得非 blocking 结果
3. 产物已在 artifact registry 中注册，具备完整的 provenance 记录

Examples