report-format

name	report-format
description	寫 ./report.v{N}.md 的版型細則 — 要數字 + 圖,findings 嚴格按 a→b→c→d 四段順序、按 physical priority 排。當你進入 SOP step 6、或使用者要求 draft / 修報告時使用。

Local-lab 報告版型(細則 + 反模式)

系統 prompt 已經規定整份報告的骨架:Problem statement → Findings (1..K) → Next steps,findings 嚴格 a→b→c→d。這份 skill 把細節、好/壞示範、跟反模式列出,幫你寫出讓使用者(in-house RCA 工程師)讀得進去的版本。

整份報告 = 三大塊

1. Problem statement (1 段)
2. Findings (1..K 段) — 按 physical priority 排,每段嚴格 a→b→c→d
3. Next steps (1 段)

1. Problem statement(1 段)

把 ./brief.md 的核心數字濃縮成一段:

• wafer 範圍 / 數量(X 片 defective / Y 片 baseline)
• defect type
• threshold(數值 + hard 或 soft)
• scan stage(unknown 就寫 unknown,不要編)

不寫業務 context、團隊、impact 估算、客戶 PO — 不是這份報告的事。

2. Findings — 按 physical priority 排,不是按 score

高分 ≠ 物理有道理。 Score 是純統計訊號;排序時要結合 KB 過濾 (step 4) + domain 判斷。例:

• 某 step 在 rank-factors-categorical.csv 排第 1,但 KB 從沒對應 case + 物理機制跟此 defect type 不合理 → 排後或剔除
• 某 step 在排序第 5 但 KB 有 3 個歷史 case + 製程上有明確 mechanism → 可能排第 1

跟使用者一起決定最終順序。報告應該寫出 2–4 個物理上撐得起來的候選,不是只挑最高分那 1 個 — 讀者要能看到「為什麼這幾個是真候選、剩下的為什麼被排除」。

每個 finding 嚴格照 4 段順序(a → b → c → d)

順序不能跳、不能倒。 結論先,假說次之,數據圖表三,KB 引用四。

a. Conclusion(1 句)

what / where / by how much

禁止虛詞。寫具體數字 + tool / step / measurement 名稱。

✅ 好的例子:

• 「step 380 CMP02.CHB-3 在 defective wafer 上的命中率是 baseline 的 6.4×(11/12 vs 6/38)。」
• 「Gate_CD 在 defective wafer 上 median 漂出 USL +1.8σ;n_fail=11、perm_p=0.002。」

❌ 不合格:

• 「step 380 看起來有問題。」
• 「可能跟某個 CMP tool 相關。」
• 「rank-factors 排第一名是 X。」(這是過程,不是結論)

b. Hypothesis(1–2 句)

why 這 step / tool / chamber / recipe / measurement 會讓 defect type X 變多。

用製程物理 / 設備機制描述,不是統計重複。

✅ 好的例子:

• 「CMP 過拋讓 Cu dishing 增大,後續 M1 metal layer 的 pp seam 在 defect inspection 上被讀成 merge defect。」
• 「CHB-3 的 head pressure 飄高,導致此 step 上的 wafer 局部過拋,雖然 averaged WIP measurement 還在 spec 內。」

❌ 不合格:

• 「因為 Fisher's exact score 很高,所以這 step 是 root cause。」(統計重複,不是物理假說)
• 「可能是設備問題。」(沒有 mechanism)

c. 數據 + 圖表(必含具體 row + 至少一張圖)

c.1 數據 — 直接引 ranking CSV 的具體 row

對 categorical:

step	factor	factor_value	score	a	b	c	d	p_value
380	tool+chamber	CMP02.CHB-3	18.7	11	1	6	32	1.3e-8

對 numerical:

measurement	score	separation	tau	n_fail	perm_p
Gate_CD	0.91	0.95	+0.71	11	0.002

把 a / b / c / d(contingency)或 n_fail / perm_p / sep_directional 這類診斷欄一起貼,讓讀者看到「分數背後的支撐強度」。

c.2 圖表 — 嵌入 plot 系列產的 PNG

每個 finding 至少嵌一張視覺化圖。唯一支援的語法是 markdown 圖片引用:

![CMP02.CHB-3 vs others, step 380](./binary-scatter-step380.png)

FE 的 report renderer 會把 ./xxx.png 自動解析成 workspace 內的檔案 URL,所以圖會直接 inline 顯示。

禁用以下做法(這些 FE 不會渲染,使用者只看到一堆亂碼/空白):

• ❌ <img src="data:image/png;base64,iVBOR..."/> — base64 內嵌,renderer 用 react-markdown 預設不開 raw HTML,圖不會出現
• ❌ 把 PNG 內容用文字塞進報告
• ❌ 只給 link ([plot](./plot.png)),不給 image (!)

檔案放在 workspace 根目錄(跟 report.v{N}.md 同層),路徑用 ./filename.png 或直接 filename.png 都可以。

圖檔通常是 binary-scatter / categorical-scatter / categorical-ordinal-series / ordinal-series / time-series 跑出來的,或自己 exec 寫 matplotlib script 產的(sandbox 內 python / python3 都接到 python-stack,直接 import pandas, numpy, scipy, matplotlib)。

每張圖下面加 1–2 句解讀(圖上看到什麼,而不是只貼圖就走)。

不嵌圖 / 沒具體數字 / 用 base64 內嵌 = 這 finding 段不合格,要重寫。

d. KB references

列 step 4 用 ask_knowledge_base 拿到的 citation。只要在 markdown 裡寫 [N] + filename + 一句 hypothesis-relevant 摘要;FE 的 report renderer 會自動在報告底部生一個 Sources panel(從這個 investigation 的對話 history 裡 ask_knowledge_base 工具的 citation 自動撈出來,點 card 會在 KB 文件檢視器打開對應段落並 highlight)。

格式:

- `[12]` 06-source-drain-epi.md — PP merge 定義為相同 OD 內相鄰 fin 的 epi 層合併
- `[15]` 05-defects-material.md — PP merge 的主要製程關聯偏向 epi 生長控制

[N] 的數字必須跟 ask_knowledge_base 回的 citation marker 對齊(tool message 的 citations 陣列每筆有 marker 欄)。對齊了,Sources panel 才能跟正文的 [N] 對得起來。

沒拿到相關 citation → 明寫「KB 無歷史 case 對應此 hypothesis」。禁止編沒有的 case ticket、URL、quote — 那是嚴重 hallucination。Sources panel 也只能從真實 tool 回傳出來,你編的不會被加進去。

3. Next steps(1 段)

• 下一輪要收什麼資料 — 例:特定 wafer 的 SEM、CMP02 的保養 log、recipe diff 對照
• 可能的對策方向 — 只開頭一句,不要寫成 D5–D7 那種對策表(那是另一個流程)
• 假說的最大不確定 — 還缺什麼資料才能 confirm / reject

反模式(看到就要重寫)

反模式	為什麼錯	怎麼修
在 finding section 寫「資料 → 假說 → 結論」(倒序)	讀者要先知道結論,才有耐心看後面	結論先 (a),回到 b → c → d 順序
一個 finding 只有文字、沒數字、沒圖	撐不起來、讀者不信	補 c 段:具體 row + 至少一張圖
整篇報告只有最高分的 1 個 finding	失去物理排序的價值;讀者看不到排除過程	列 2–4 個候選,被排除的也寫一兩句說為什麼
引用 KB 時改寫 title / 編 URL	citation 必須跟 ask_knowledge_base 結果嚴格 1:1	直接 paste 回的 metadata;沒有就寫「KB 無對應」
把所有結論塞同一個 root-cause 段(不分 finding)	失去 a→b→c→d 結構,讀者要自己拆	每個 finding 獨立一個 section,內部嚴格 4 段
用 base64 / <img src="data:..."> 內嵌圖	FE renderer 不開 raw HTML,使用者看到一堆亂碼或空白	改用 ,圖檔放 workspace 根目錄
圖檔生出來但沒嵌進報告 markdown,只在對話裡口頭描述	報告本身缺資料,export PDF 出來是空的	在 c.2 段用  把每一張圖正式嵌入

範例骨架(不是模板,別逐字 copy)

# Investigation Report — `<investigation title>` (v1)

## Problem statement

12 片 defective wafer(`defect_count ≥ 6`)/ 38 片 baseline;
defect type `pp merge`;threshold `6`,soft。
Scan stage:unknown(本輪 analysis all)。
資料來源:`./defects.csv`、`./wafer-history.csv`、`./measurements.csv`。

## Findings

### Finding 1 — CMP02.CHB-3 過拋 / Cu dishing

**a. Conclusion.** step 380 `CMP02.CHB-3` …(具體數字)。

**b. Hypothesis.** CMP 過拋 → Cu dishing → M1 pp seam …(物理機制)。

**c. 數據 + 圖表.**

| step | factor | factor_value | score | a | b | c | d | p_value |
|------|--------|--------------|-------|---|---|---|---|---------|
| 380  | tool+chamber | CMP02.CHB-3 | 18.7 | 11 | 1 | 6 | 32 | 1.3e-8 |

![binary scatter step 380](./binary-scatter-step380.png)

圖上看到 …(1–2 句解讀)。

**d. KB references.**

- `[12]` Case TKT-2024-0817: M1 pp seam at CMP-suspect lots
- `[15]` Process spec CMP02-rev3.pdf §4.2

### Finding 2 — Gate_CD drift(次要候選)

…(同樣 4 段)…

### Finding 3 — Tool E12 排在第 1 但被排除

雖然 `rank-factors-categorical` 把 step 420 `E12` 排在第 1(score 21.3),
但 KB 沒有歷史 case 對應、且 E12 是純機械搬運不涉製程化學,**從候選剔除**。

## Next steps

下一輪要 …(資料 + 對策方向 + 不確定)。