name: Benchmark Review Miner
description: 建立对标综述库，学习写作逻辑与范围边界。 Use when: screening_pack.csv 已完成. Do not use when: benchmark_reviews.csv 已稳定.
version: 2.0.0
Identity
- Skill ID: S06
- Slug: benchmark-review-miner
- Directory: .agents/skills/S06-benchmark-review-miner/
- Name: Benchmark Review Miner
- 中文角色: 对标综述库建立
- Stage: B_literature_evidence
- Skill Type: business
- Human Gate: G2
- Required QA Hooks: - Q02
Mission
建立对标综述库，学习写作逻辑与范围边界。
此 skill 在综述生产流水线中的角色：对标综述库建立。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: 文献分析阶段——识别已有综述，建立对标库，为差异化定位提供依据
- 产出形式: benchmark_reviews.csv + benchmark_notes.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 S13 叙事设计提供差异化策略，避免重复已有综述
Scope of Responsibility
- 本 skill 仅负责 综述识别、标杆选定、差异化分析
- 不负责 原始研究质量评估（那是 S11 的职责）
- 不负责 全文精读（那是 S09 的职责）
Trigger When
screening_pack.csv 已完成
Do Not Trigger When
benchmark_reviews.csv 已稳定
Required Inputs
- master_records.csv
- topic_keywords
Optional Inputs
Output Contract
- 所有输出文件写入
/artifacts/run-<ts>/stage-2/ 目录下
- 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
- 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
- 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
- 产物路径和命名遵循
configs/artifact_registry_rules.json 中定义的规范
Expected Outputs
- benchmark_reviews.csv
- benchmark_notes.md
Operational Steps
- 验证所有 Required Inputs 存在且可读，缺失则立即停止并报告
- 加载相关 Schema 和契约文件（schemas/ 目录下）
- 仅执行 Purpose 与 Scope of Responsibility 中定义的任务，不漂移到相邻 skill 的职责
- 先产出结构化数据（.json / .csv），再生成叙述性说明（.md）
- 记录所有假设、未解决的歧义和失败追踪信息
- 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）
- 不为了'显示差异化'而贬低已有综述
- 不将非综述文献误标为 benchmark
- benchmark 选择必须有期刊/年份/覆盖度的多样性
QA Hooks
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)
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: 若找到相关综述 <3 篇 → warning，可能意味着该领域新或范围过窄
- 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/S06/）：
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
- 所有 Expected Outputs 已写入磁盘并通过 Schema 校验
- 所有 Required QA Hooks 已触发并获得非 blocking 结果
- 产物已在 artifact registry 中注册，具备完整的 provenance 记录
Examples
