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description	Generate comprehensive R tutorials for specialized applications (health economics, qualitative research, signal processing, environmental epidemiology) with theory + practice workflow. Use when: (1) User requests domain-specific tutorials, (2) File names match [number]-[topic].rmd pattern, (3) Keywords: TreeAge, CEA, text mining, wavelet, VMD, DLNM, WQS, BKMR.

核心任务

生成特殊应用领域教程 (.rmd/.qmd)，涵盖领域背景、专业方法、完整流程、结果解释，强调 "领域背景 → 专业术语 → 分析框架 → 实践流程 → 结果解读"。

快速启动 (Quick Start)

1. 确定领域: 如 "卫生经济学成本效果分析 (CEA)"。
2. 加载模板: 阅读 content-structure.md 获取 YAML 和标题结构。
3. 生成内容: 遵循 "背景 -> 术语 -> 原理 -> 实践 -> 领域解读" 流程。
4. 视觉设计: 参考 visual-templates.md 生成封面图和领域框架图。
5. 质量检查: 验证术语准确性与导航更新。

完整工作流程

步骤1: 生成教程内容与封面

按 content-structure.md 结构生成文件。

• 必须包含: 领域背景、核心概念（中英对照）、方法原理、详尽实践步骤。
• 领域准确性: 术语使用必须准确，遵循领域规范和指南。
• 封面图 (MANDATORY): 必须生成 doc/images/[number]-[topic]-cover.svg。
• 原理图: 复杂逻辑，结构图，代码不好展现的，必须AI生图生成 doc/images/diagrams/stat-*.svg（或者png），由AI直接生成，比如一些思维导图，可视化内容。使用md语法在文章内引用

步骤2: 验证渲染 (CRITICAL)

在提交前必须进行本地渲染验证，确保代码可运行且格式正确。

# 渲染单文件验证内容
quarto render doc/[number]-[topic].rmd

# 确保无报错、包缺失或格式问题

步骤3: 更新导航系统 (CRITICAL)

必须执行以下步骤，否则新文章无法在网站侧边栏和分类页显示。

1. 更新 doc/_quarto.yml:

   • 找到 sidebar -> contents -> 特殊应用 部分。
   • 添加新条目，注意缩进:

               - text: "文章标题"
                 href: "[number]-[topic].rmd"
     

2. 更新 doc/0001-guide.rmd:

   • 在对应分类的表格中添加一行：

     | [主题名] | [文章标题]([number]-[topic].html) | [简短说明] |
     

3. 运行自动生成脚本 (MANDATORY):

   • 此脚本会根据 _quarto.yml 更新 sections/special.qmd 等分类索引页。

   # 在项目根目录下运行
   workdir="doc" Rscript doc/generate_sections.R
   

4. 更新 README.md:

   • 在 🧭 内容导航 -> 🛠️ 特殊应用 的对应折叠块中添加链接。

步骤4: 最终渲染与提交

1. 重新渲染受影响页面:

   quarto render doc/sections/special.qmd
   quarto render doc/index.qmd
   

2. 提交代码:

   git add doc/[number]-[topic].rmd doc/images/[number]-[topic]-cover.svg
   git add doc/_quarto.yml doc/0001-guide.rmd README.md doc/sections/special.qmd
   git commit -m "feat(spc): 新增[领域-方法]特殊应用教程"
   

写作规范

• 内容标准:
  • 详细度: 内容必须详尽，起到深入教程的作用。
  • 篇幅: 不少于 300 行 (Not less than 300 lines)。
  • 比例: 文字说明约占 70%，代码约占 30% (70% text, 30% code)。
  • 结构: 必须提前构建全面的内容框架，然后根据框架填充详细内容。
• 术语: 首次出现的术语提供中英文对照和通俗解释。
• 解读: 强调从领域视角（如临床意义、政策启示）解读统计结果。
• 完整性: 包含数据伦理考虑（如适用）和报告规范说明。

参考资源

• content-structure.md: 详细内容模板与标题规范。
• visual-templates.md: SVG 封面与示意图模板库。
• domain-terminology.md: 各领域核心术语库。