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原始数据真伪与异常模式扫描。既支持 /data-forensics，也支持自然语言触发，如‘这份数据可信吗’。
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SOC 職業分類に基づく
研究方向发现引擎。在成熟领域的交界处发现没人建的桥。 触发条件: "找方向"/"研究方向"/"选题"/"下一轮做什么"/"research frontier"。 核心方法: 资产盘点 → 结构选型 → 交叉缝隙扫描(deep research驱动) → 证据验证 → 可行性确认。
AI 科研军团统一入口。用户投入任何科研任务→Wei 读取任务→查阅 Skill 注册表→动态调度各角色。 触发条件: 用户说"/start-army"、"启动军团"、"接单"、"开始项目"，或提供数据文件+研究需求。
数据探查与画像。30分钟生成完整数据画像，包括变量字典、分布、缺失率。既支持 /data-profiler，也支持自然语言触发，如‘先帮我看看这份数据长什么样’。
最终交付收口。把投稿包整理成可交付目录，补齐说明文件、清单和接收指引。既支持 /delivery，也支持自然语言触发，如‘把这些整理成最终交付目录’。
学术论文撰写。基于统计结果和文献生成IMRAD格式论文。既支持 /manuscript-draft，也支持自然语言触发，如‘帮我写成论文初稿’。
质量审查与自动迭代。多轮审查直到通过或达到上限。既支持 /quality-review，也支持自然语言触发，如‘帮我审这篇稿子’。
| name | data-forensics |
| description | 原始数据真伪与异常模式扫描。既支持 /data-forensics，也支持自然语言触发，如‘这份数据可信吗’。 |
| argument-hint | ["数据文件路径"] |
| allowed-tools | Bash(*), Read, Write, Edit, Grep, Glob |
在正式分析前，对原始数据做可信度与异常模式检查，输出风险评级和后续建议。
data_dictionary.mdforensics_report.mdGREEN / YELLOW / REDGREEN: 未发现明显造假或结构性异常，可进入统计分析YELLOW: 发现可疑点，需要在报告中保留警示并人工复核RED: 异常强烈，不建议继续分析，除非先获得数据来源说明data-profiler