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对 1-10 篇核心论文进行精读分析，提取方法细节、实验设置、关键超参数、代码实现等。当用户说"精读这篇论文"、"分析方法细节"、"deep dive"时触发，或在 pipeline Stage 4（Idea Approval 后）自动调用。
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SOC 職業分類に基づく
| name | deep-dive |
| description | 对 1-10 篇核心论文进行精读分析，提取方法细节、实验设置、关键超参数、代码实现等。当用户说"精读这篇论文"、"分析方法细节"、"deep dive"时触发，或在 pipeline Stage 4（Idea Approval 后）自动调用。 |
对核心论文进行深度精读，超越 claim-extractor 的浅层提取。
| 维度 | claim-extractor | deep-dive |
|---|---|---|
| 深度 | 提取关键断言 | 完整方法拆解 |
| 输出 | evidence_graph claims | 结构化精读笔记 |
| 速度 | 快（每篇 1-2 分钟） | 慢（每篇 5-10 分钟） |
| 用途 | 综述、证据链 | Idea 评估、方法复现 |
对每篇论文生成结构化笔记：
# {论文标题} — 精读笔记
## 1. 核心贡献（一句话）
## 2. 问题定义
- 输入/输出是什么
- 形式化表述
## 3. 方法拆解
### 3.1 整体架构
(用文字描述，如有必要画 ASCII 图)
### 3.2 关键模块
- 模块 A: 作用、输入、输出、参数
- 模块 B: ...
### 3.3 loss 函数
- 数学表达式
- 各项含义
### 3.4 训练细节
- 优化器、学习率、batch size
- 训练时长、GPU 资源
- 数据增强策略
## 4. 实验分析
### 4.1 数据集
- 名称、规模、split 方式
### 4.2 Baseline 对比
- 对比了哪些方法
- 主要指标和数值
### 4.3 消融实验
- 验证了哪些组件的贡献
## 5. 局限性（作者自述 + 我的观察）
## 6. 复现可行性
- 是否开源代码
- 计算资源需求估计
- 数据是否公开
## 7. 与当前研究的关联
(如果在 idea-brainstorm 上下文中被调用)
pdf-to-markdown 或 alphaxiv-paper-lookupartifacts/deep_dive_{paper_id}.mdevidence_graph.json（比 claim-extractor 更详细）如果输入多篇论文，生成对比矩阵：
| 论文 | 核心方法 | 数据集 | 主要指标 | 开源 |
|---|---|---|---|---|
| A | ... | ... | ... | ✅ |
| B | ... | ... | ... | ❌ |
完成后执行：
project_state.json 的 current_stagepipeline-orchestrator.complete_stage("deep_dive") 验证产出SDP 双模型 6 审稿人 + 交叉审核系统。含拒稿信预演。当用户说"审稿"、"review"、"帮我看看这篇论文写得怎么样"时触发。
Nexus 统一入口。意图识别 + 模式路由 + 首次引导 + Autopilot 模式。当用户提出任何学术研究相关请求时触发（调研、找论文、构思 idea、写论文、审稿、做实验等）。
基于 Evidence Graph + Knowledge Graph 进行学术 idea 构思与评估。双阶段流程：Phase 1 用 ToT 思维树系统性探索，Phase 2 用 SDP 跨模型红队攻击。当用户说"帮我想 idea"、"brainstorm"、"研究方向"、"有什么可以做的"时触发。
Review code changes for correctness, regressions, edge cases, style issues, and unnecessary churn. Use when checking diffs, reviewing pull-request-like changes, or doing independent quality review. Triggers on "review this", "check my changes", "code review", "代码审查".
Perform safe, reviewable refactors. Use when restructuring code, moving responsibilities, renaming across modules, or reducing duplication without intended behavior changes. Triggers on "refactor X", "rename Y across the project", "extract helper", "重构".
typed knowledge-graph 抽象层 (Wave B.3)。把分散在 evidence_graph / corpus_ledger / story_skeleton 的结构升级成 paper / idea / claim / experiment / mechanism / baseline 节点 + supports / contradicts / derives_from / cites / replicates / falsifies 边。通过 4 个 MCP tool 维护 artifacts/research_wiki.json，并用 export_to_evidence_graph 投影回 evidence_graph schema。