sci2doc

name	sci2doc
version	2.24.0
description	用于将SCI论文材料转化为中文博士或硕士学位论文草稿，执行严格的章节结构、原子化Markdown工作流、门禁检查和版本回滚。当用户提到博士论文、硕士论文、学位论文、毕业论文、SCI转论文、doctoral thesis、master thesis、dissertation 时优先调用。

Sci2Doc

Overview

本技能适用于博士或硕士学位论文，需用户提供已成稿的 SCI 论文材料作为转化来源。若用户没有可访问的 SCI 论文材料，或场景是本科毕业论文，主动退出本技能，不要套用本流程。

This skill converts SCI paper materials (PDF/Word plus user context) into a Chinese doctoral thesis draft.

This skill is process-first, not one-shot generation.

The workflow is built around:

• state_manager.py for anti-forgetfulness, token budgeting, gate checks, snapshot/rollback
• atomic_md_workflow.py for atomic subsection markdown files, numbering validation, merge, self-check, section-level snapshot

接续与决定日志（每次启动本技能先跑）

学位论文往往跨多次会话才写完，用户中途还常插新要求。连续性靠外部状态文件维持，不靠模型记忆：

1. 开局先跑接续报告并打握手：env_preflight.py 会打印 RESUME_CMD（绝对路径）。照它跑 python <..>/session_journal.py resume --root <project_root>，把输出贴给用户并确认「从这里接着写」再动笔。
2. 用户每插一条新要求/新决定，立即 log：python <..>/session_journal.py log --root <project_root> --note "用户要求：<原话>"。 决定写入 decisions_log.md（append-only），后续会话必读并遵守。
3. 引文核证命令：env_preflight.py 同时打印 CITATION_CHECK_CMD，见 ## Citation Claim Check (承重论点↔引文)。

快速流程索引 (Quick Workflow Index)

全流程 7 步顺序如下，详细说明见各节。

步骤	操作	阻断条件	详见
0. 材料确认	确认源材料可访问、用户提供论文题目/章数/院校	材料缺失 → 停止	### 0) Material Input Gate
0.5. 研究主线设计	产出科学问题→贡献→章节映射表；协商章节字数目标；写入 outline	outline 为空 → 不得进入 Step 1	### 0.5) Research Storyline Design
1. 样式选择	询问 内置默认模板 or 自定义；写入 thesis_profile.json	自定义信息不完整 → pending_template	## Style Selection Gate
2. 初始化项目	state_manager.py init；验证 profile；章节字数已在 Step 0.5 协商	profile 缺字段 → 不允许生成 docx	### 1) Initialize Project
3. 文献检索	学科路由（生命科学→PubMed CLI / CS/AI→paper-search MCP）；运行 citation_guard	guard ok=false → 停止写作	## Citation Zero-Hallucination Gate
4. 预写门禁	write-cycle --chapter N 加载跨章记忆	每章每节必做，不可跳过	### 2) Prewrite Gate
5. 原子化写作	每节一个 .md；写完验证编号+实验映射；更新 chapter_index.json；原始图不可用时生成 Figure Prompt	编号断裂 → 修复后才能继续	### 3) Atomic Subsection Writing
6. 快照与质量门	节后快照；章后 self-check；humanizer 去 AI 化	self-check 失败 → 修复	### 4) / ### 5) / ### 6)
7. 合并导出	merge → gate-check → generate Word	format acceptance 未通过 → 不交付	### 7) / ### 8) / ### 9)

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Style Selection Gate (Mandatory)

执行顺序： 本 Gate 在 ### 0) Material Input Gate 完成后执行（先确认材料，再选样式）。如无源材料，停在 Step 0，不进入 Style Selection。

初始化或起草前，AI 必须 让用户在两种样式中二选一：

1. 默认设置：内置默认学位论文模板（通用格式，可自定义为任意院校）。机构字段为占位符（示例大学/[学校代码]），用户应替换为本校信息。
2. 自定义样式：用户须提供目标院校 + 详细 Word 格式要求和/或模板证据文件。

🔴 CHECKPOINT（阻断 init）： 未与用户明确确认样式前，不得运行 state_manager.py init。即使用户可能想用内置默认模板，也必须先得到用户对"就用内置默认模板"的明确确认，再带样式参数运行 init。禁止 因看到 QUICK_START 的 init 示例就直接套用默认 --format-mode default_generic 跑 init（该默认会静默落成内置模板格式且立即放行 docx 导出）。

硬门禁： 自定义信息不完整的项目标记为 pending_template，可继续整理 markdown，但 不得生成 .docx、不得运行格式验收。custom 仅在写入结构化布局字段后才能转为 ready，否则保持 pending_template。

custom→ready 最小必填字段（缺一即保持 pending_template）：page_margins_cm.top/bottom/left/right（四个边距）、header_distance_cm、footer_distance_cm、university_name、degree_type。

字段完整定义、需求→字段映射、managed front matter 文件清单、managed marker 覆盖规则等细则见 references/format_profile_schema.md § Style Selection Gate (full rules)。

Non-Negotiable Requirements

1. Body text target depends on degree type: ≥50,000 characters for doctoral, ≥30,000 for master's (defaults; confirmed with user at project start and written to profile as body_target_chars). 这是软目标而非硬门（check_quality.py 字数不足为 warning）：可经用户同意上调；不达标只提示、不阻断导出。真实材料撑不到目标时宁可少写，绝不编数据/灌水凑字（A③ 已把综述/绪论并入正文计数以减压）。
2. Chapter-level target allocation is not hardcoded and must be negotiated with the user for each project.
3. Chinese abstract must be 1500-2500 characters.
4. Main structure is fixed:
   • independent Introduction chapter
   • multiple research chapters
   • independent final Conclusion/Outlook chapter
   • total chapters >= 5
5. References are unified at the end of the full thesis.
6. Body word count scope: abstract through end of body text (before full-thesis references). 综述/绪论章计入正文字数，把凑字数压力从研究章分摊出去，缓解逼 AI 靠编数据/扩实验凑字（check_quality.py / count_words.py 已将 review 章并入 body 计数，另单列 review_words 供展示）。仅全文末尾统一参考文献、目录、致谢、附录、成果、声明、缩略语表排除在外；若确有整章须排除，用 format_profile.exclude_from_body_count（章标题字符串列表）逐章显式声明。
7. For research chapters, Results & Discussion must map to Methods experiment-by-experiment.
8. One experiment must map to at least one standalone figure or table.
9. Atomic markdown is mandatory: one subsection per .md, continuous numbering, merge before Word conversion.
10. Chapter completion requires immediate self-check.
11. Each subsection summary completion requires immediate snapshot.
12. Humanization is required before finalizing chapter text；细则见 ## Humanization Contract。
13. Do not invent experimental data. 13.1 Do not invent references; citation hallucination is forbidden.
14. Literature retrieval follows topic-dependent routing (MANDATORY)：细则见 ## Citation Zero-Hallucination Gate。
15. 缩写一致性强制执行：首次展开格式 中文全称（English Full Name, ABBR），后续裸缩写；用 abbreviation_registry.py 管理；需生成前置缩略语表。细则见 ## Abbreviation Contract。
16. 三线表格式强制：所有数据表使用 Markdown 管道语法，markdown_to_docx.py 自动转换；边框参数与题注字体字号见 references/word-format-spec.md § Three-Line Table Borders。细则见 ## Table Contract。
17. 文风约束：见 ## Humanization Contract（清单集中在那里）；check_quality.py check_writing_style() 自动检测。硬禁清零项：破折号（——）/scare quotes/解释性冒号三项标点 + AI 禁词，finalize 前必须归零。软提示项（不阻断 finalize）：句长/句式节奏（C 降软）。
18. 格式对齐规则：正文两端对齐、三线表单元格居中、图占位符居中无首行缩进。完整参数见 references/word-format-spec.md。
19. Bold marker 处理：**text** / __text__ 在 Word 转换时由 md_runs.inline_md_to_runs() 解析为真正的粗体 run；单 * 统计显著性标记（如 *p<0.05）由其内置保护规则保留原样。
20. 已发表 SCI 内容复用合规底线：
    • 正文复用必须改写为中文学术表述，不得直接翻译粘贴。
    • 每章首次复用处必须标注来源文献（正文引用 [N] + 声明"本章部分内容已发表于 [N]"）。
    • 复用成果须同时体现在"攻读学位期间取得的成果"清单与"独创性声明"中。
    • 缺标注的已发表内容复用等同未注明引用，触发学位办自我抄袭/重复发表红线。
    • 本技能不做查重，改写 ≠ 降重：技能只把英文材料改写成中文学术表述并做文风/翻译腔软检测，不计算重复率、不对接知网/万方/Turnitin。是否达标须用户自行送第三方查重系统核验。
    • 逐段"原文-改写"对照表（人工产出）：凡复用已发表 SCI 内容的段落，须在 docx/reuse_map.md（或交付附件）中逐段列出对照表，列：所在章节 / 原文出处 [N] / SCI 原文片段 / 中文改写文本 / 改写状态(confirmed/pending)，供用户自查重复率与送查重。

Citation Zero-Hallucination Gate (Mandatory)

Before writing any chapter section and before final full-thesis merge, run:

python3 scripts/citation_guard.py --index "${save_path}/literature_index.json" --mcp-cache "${save_path}/mcp_literature_cache.json" --mcp-ttl-days 30 --write-back --manual-review "${save_path}/manual_review_queue.json" --log "${save_path}/verification_run_log.json" --report "${save_path}/citation_guard_report.json"

--write-back 由脚本把每条 verified 与 verification_details.checked_at 落回 literature_index.json（AI 不手动改 verified）。据此下一轮核验对已 verified 且未过 TTL 的条目自动短路复用、跳过在线重验；sci-source-seed 种子（verified=false）与过期/未验条目照常走完整在线核验，撤稿与新鲜度安全不受影响。报告字段 reused_fresh_verified_count 记录本轮命中短路的条目数。

Rules:

• Immediately after each retrieval/import batch updates literature_index.json, run the guard once before any drafting.
• If guard exits non-zero or report ok=false, stop writing and resolve the queue first.
• When bidirectional verification fails (title_mismatch|doi_invalid_or_unresolved|pmid_invalid_or_unresolved|id_mismatch), set verified=false immediately and route entry to manual_review_queue for manual confirmation before正文引用.
• Unverified references must not be cited in chapter markdown.
• Every cited entry must carry traceability fields (source_provider + source_id) and DOI/PMID whenever available.

Topic-dependent routing (MANDATORY):

• Life science / medicine / clinical / biochemistry / pharmacology → PubMed CLI first (esearch/efetch/einfo, ~/edirect/, requires < /dev/null, proxy http://127.0.0.1:<PROXY_PORT>). Auto-install if missing: sh -c "$(curl -fsSL https://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/entrezdirect/install-edirect.sh)". Windows: edirect 在 Windows PowerShell/CMD 不可用，用 WSL bash，或自动回退 paper-search MCP。
• CS / AI / engineering / physics / interdisciplinary → paper-search MCP first (mcp__paper-search-mcp__search_arxiv etc.).
• Fallback to the other source when primary yields no results.

跨平台命令说明： 本文档内联的 python3 scripts/xxx.py 命令在 Windows 上用 python 或 py 代替 python3。

literature_index.json 必需字段 schema 见 references/format_profile_schema.md § literature_index.json schema。

• Source provider policy is strict:
  • Allowed: pubmed-cli (life science primary), paper-search (CS/AI primary / fallback / preprints).
  • Forbidden: websearch, openalex-cli (pyalex), tavily。citation_guard.py 以 source_provider_not_allowed 拒绝这些来源。
  • 无 DOI/PMID 的条目不予放行，进入 manual_review_queue 人工核实。
  • Serial Search (MANDATORY): Execute all retrieval calls sequentially. Never parallelize. Enforce ≥1s interval between consecutive calls.
  • Citation Type by Context (MANDATORY):
    • Background / field overview → Reviews or Systematic Reviews preferred.
    • Specific mechanistic/experimental claims → Original Articles (do NOT substitute a Review as the sole support).
    • Clinical efficacy/safety claims → Clinical Trials.
    • Emerging/cutting-edge claims → Preprints (label as [Preprint]; only when no peer-reviewed equivalent exists).
• This guard does not change existing chapter writing workflow; it only validates reference correctness.
• For final delivery strict mode, run with --require-mcp.

Citation Claim Check (承重论点↔引文)

citation_guard.py 只验引文真实性（DOI/PMID/标题对得上）；它不判「这篇引文到底支不支持它挂着的那句论点」。写研究章时，对承重论点句（机制/因果/关键定量结论）↔ 其引文，必须再过一道引文核证：

1. literature_index.json 每条可选带 key_finding（该文献真实结论一句话）与 claim（本文用它支撑的论点）两字段，最小承载核证语义（schema 见 references/format_profile_schema.md § literature_index.json schema）。
2. 写某研究章前，对每个「承重论点句 ↔ 引文」建一行证据，落 claim_evidence.json（list），字段 {section, claim_sentence, is_load_bearing, ref_id, retrieved_abstract, verdict∈support/weak/contradict/unknown, evidence_quote, user_confirmed}。retrieved_abstract 用检索到的真实 abstract（不看可编的 key_finding），取 abstract 走本技能既有文献检索subagent。已建过证据的可留空以省事：脚本读写 ref_evidence_cache.json，对某条 ref_id 已缓存过 abstract 的行自动回填 abstract、AI 不必重新检索；同一 (ref_id, claim_sentence) 已判定过的行自动复用上次结论，AI 只需对新的 (文献, 论点) 组合做反向验证。
3. 跑共享核证脚本（env_preflight.py 打印的 CITATION_CHECK_CMD），命令 python <sci2doc>/scripts/citation_claim_check.py --root <project_root> --evidence <project_root>/claim_evidence.json。脚本自动读写 ref_evidence_cache.json（回填 abstract + 复用同 (文献,论点) 已确认结论），门禁强度不变。
   • 承重句 verdict∈{contradict,unknown} 或缺 abstract 或未 user_confirmed → fail-closed（exit 2），硬拦 + 人工逐条确认后方可下笔。
   • 背景陈述句只在表里批量呈现、不逐条阻断。
4. 纳入节/章 DoD（见 dod_checklist section-dod/chapter-dod 的 citation_claim_check 项）。

Single Source of Truth

论文目标配置存于 thesis_profile.json；样式选择与格式门禁存于其 format_profile；运行时状态镜像在 project_state.json。自定义要求不完整时 progress.status 必须为 pending_template（导出硬门禁见 ## Style Selection Gate）。

format_profile 完整字段清单、结构化更新入口（--format-profile-json / --project-info-json）、页码格式枚举、需求→字段映射规则、project_info 字段，均见 references/format_profile_schema.md § Single Source of Truth。

Project Directory Structure

After init, the project root contains exactly these directories and files. Do NOT create any directories outside this list.

${save_path}/
├── atomic_md/              # 原子化 markdown（唯一写作源）
│   ├── 第1章/
│   │   ├── 1.1_引言.md
│   │   └── ...
│   ├── 第2章/
│   └── 缩略词表.md
├── 02_分章节文档/           # 单章 docx 输出（merge --to-docx）
├── 02_分章节文档_md/        # 单章 md 合并中间产物
├── 03_合并文档/             # 全文 docx 输出（merge-full --to-docx）
├── 03_合并文档_md/          # 全文 md 合并中间产物
├── 04_图表文件/             # 图表描述文件 + 自定义格式模板证据文件（AI/用户手动放置）
├── scripts/                # 技能脚本副本（init 自包含拷入；SKILL 命令 `python3 scripts/xxx.py` 即指向此处）
├── materials/              # 原始材料素材档（material_ingest.py 生成，可选）
│   ├── materials_archive.json  # 素材总索引
│   └── <name>.md           # 每材料一个结构化素材档
├── .state/                 # gate-check 状态
├── backups/                # 快照备份 / section-snapshot（自动创建）
├── project_state.json      # 项目状态
├── thesis_profile.json     # 论文配置
├── context_memory.md       # 运行时上下文记忆
├── chapter_index.json      # 章节结构索引
├── literature_index.json   # 文献引用索引
├── figures_index.json      # 图表引用索引
├── figure_map.json         # SCI图号→论文图号映射（自动生成）
├── history_log.json        # 操作历史
├── abbreviation_registry.json  # 缩写注册表（自动生成）
├── mcp_literature_cache.json   # MCP 文献检索缓存（citation_guard 自动生成）
├── citation_guard_report.json  # citation_guard 运行报告（自动生成）
├── manual_review_queue.json    # 待人工核验引用队列（citation_guard 自动生成）
├── verification_run_log.json   # citation_guard 运行日志（自动生成）
└── references_rendered.md      # GB/T 7714 著录渲染输出（reference_renderer 自动生成）

Anti-Drift Rule (Mandatory)

AI must only create or write files into the directories listed above. Any artifact that does not fit an existing directory is a workflow violation. Do not create directories outside this list.

Prewrite Memory Loading (Critical)

When write-cycle runs, load_state automatically loads:

1. project_state.json：project metadata, progress, and outline（含研究主线 scientific_question + 各章 core_argument，是写作一致性的锚点）
2. chapter_index.json：chapter structure with section titles (filtered to current chapter)
3. literature_index.json：references (filtered to current chapter)
4. figures_index.json：figures/tables (filtered to current chapter)

A① 跨章综合例外： 当前章为绪论（绪论/引言）或结论（结论/总结/小结/展望）时，load_state 不按当前章过滤，而是全量加载 chapter_index / literature_index / figures_index + 全部研究章的 section digest/key_facts（bundle.synthesis_role = intro/conclusion，scope=cross-chapter-synthesis）。这样绪论能综述全部研究、结论能跨章综合各研究章的真实数据，避免缝线全露。章类型由 project_state.json.outline 里该章标题判定。引文核证不整批重验：绪论/结论引用的文献若已在某研究章验过（承重论点↔引文那道核证），citation_claim_check.py 经 ref_evidence_cache.json 自动复用该 (文献, 论点) 的既有 abstract 与确认结论，AI 不必对全量引文手动重记证据；只有新出现的 (文献, 论点) 组合才需反向验证，fail-closed 不放松。

5. context_memory.md：timestamped operation summaries
6. history_log.json：recent operation events
7. chapter_section_digests：lightweight digests extracted from existing atomic_md/第N章/*.md files

Item 7 is the cross-section consistency mechanism. It does NOT load full markdown content (that would blow the token budget). Instead, it extracts only:

• Headings (section structure)
• Table captions (表 X-X：...)
• Key experimental facts (grouping, reagents, concentrations, methods, max 10 per section, 80 chars each)
• Character count (progress tracking)

This gives the AI enough context to avoid contradicting earlier subsections (e.g. wrong experimental design, wrong reagent lists) without consuming significant tokens.

AI Responsibility: Update chapter_index.json

After writing each subsection, the AI must update chapter_index.json with key facts from that section. This is the primary structured memory that persists across sessions. The digest mechanism is a safety net, not a replacement.

Example entry:

{
  "chapter": "2",
  "section": "2.1",
  "title": "实验材料与试剂",
  "key_facts": ["PMG浓度梯度: 0, 5, 10, 20 μg/mL", "细胞系: HepG2, LO2", "Western blot检测蛋白表达"],
  "tables": ["表 2-1：主要试剂及来源", "表 2-2：主要仪器设备"]
}

Rule: Never skip write-cycle before writing a new subsection. It is the only mechanism that loads cross-section memory.

Required Workflow

0) Material Input Gate (Mandatory)

Degree & target confirmation (must ask before anything else):

AI must ask the user two questions before proceeding:

1. Degree type: doctoral (博士) or master's (硕士)?
2. Body word count target: defaults are doctoral ≥50,000 / master's ≥30,000; confirm or let user specify a different number.

Record answers into thesis_profile.json > format_profile.degree_type and targets.body_target_chars during init / profile step. Do not proceed to material extraction until both are confirmed.

Before initializing any project, also verify:

• Source materials (PDF/Word SCI papers + supplementary figures) are accessible at a known local path.
• User has provided: thesis topic, research chapter count estimate, target university (or explicit consent to use the built-in default template).

If source materials are missing or inaccessible, stop and request them. Do not proceed to Step 1.

[可选] 多格式原始材料落盘： 若用户除 SCI 论文外还提供了其他原始材料（实验数据 Excel/CSV、组会笔记 md、参考 PDF/Word、结果图片等），在提取 SCI 论文文本前先运行材料落盘脚本，把素材分析写进 materials/ 目录，供后面按章写作时引用取证：

python3 scripts/material_ingest.py --dir /path/to/raw_materials --save-path "${save_path}"
# 或指定文件列表：--list file1.xlsx file2.md fig1.png

落盘完成后，materials/materials_archive.json 为素材总索引，每个材料对应一个 materials/<name>.md（含可引用要点、表结构/数值范围、图片待确认标记）。后续写作时，引用数值/结论必须能追溯到对应 entry，不得凭空生成。图片类材料标记 pending_confirm，须等用户口述或补充图内容后方可引用。详细规则见 references/material_ingest_guide.md。

SCI 论文内容提取（必做）： 确认材料可访问后，在进入 Step 1 前，必须将 SCI 论文内容提取为可读文本：

• PDF 格式 → 使用 /pdf skill（pdf-viewer:view-pdf）逐页阅读，或在用户本地运行：

  # 使用 pdfminer 提取（无需联网）
  python3 -c "import pdfminer.high_level; print(pdfminer.high_level.extract_text('paper.pdf'))" > paper_text.txt
  

  若 pdfminer 未安装：pip3 install pdfminer.six
• Word 格式 → 使用 /docx skill 或直接 Read 工具读取文件内容
• 网络来源（DOI 可访问） → 使用 /fetch-everything skill 抓取全文

[docx/pdf 源稿] 内嵌图抠出（必做于 atomic_md_workflow 之前）： 支持 docx 与 pdf，运行下面这一步把内嵌图按出现顺序解到 figures/，供后续按章节嵌图与 figure_registry.py 使用（pdf 需 PyMuPDF，缺失则优雅跳过；其他非 docx/pdf 输入自动 no-op，安全可重复运行）：

python3 scripts/extract_docx_images.py --manuscript /path/to/source.docx --project-root "${save_path}"

产出：figures/figure_NN.<ext> + figures/image_manifest.json。脚本只搬运二进制，不做 OCR / 图像识别；图片对应到章节图号的映射仍走 figure_registry.py 注册流程。

提取完成后，AI 应先通读全文摘要（Abstract）、结果（Results）、方法（Methods）三节，大致读懂做过哪些实验，再进入 Step 0.5。

SCI 自身参考文献导出（初始种子）： 在通读的同时，同步扫描源 SCI 论文的 References 部分，将其中每条参考文献按 literature_index.json schema 格式整理为初始种子条目，source_provider 填 "sci-source-seed"，verified 填 false，写入项目的 literature_index.json（若文件已存在则 merge 而非覆盖）。这些种子作为 Step 3 文献检索的待核验候选清单（已带 DOI/PMID，省去重新构造检索式、确定检索目标的成本），而非可直接引用的来源。注意：sci-source-seed 不在 citation_guard.py 的合法 provider 白名单（pubmed-cli / paper-search）内。种子条目必须在 Step 3 以其 DOI/PMID 为目标经 pubmed-cli 或 paper-search 正式检索核验，核验通过后将 source_provider 更新为实际核验来源并置 verified=true，方可引用；未核验的种子不得进入正文。

以下各步只列命令名 + 关键参数 + 门禁条件。完整可复制 CLI（含所有 flag、占位符）见 QUICK_START.md。

---

开场监工卡（每次启动本技能必须原样打印给用户）

学位类型与源材料确认之后、产出章节结构之前，AI 必须 把下面这张卡原样打印给用户。这是把 sci2doc 最容易翻车的地方摊到明面上，请用户当监工，别当甩手掌柜。

【sci2doc 监工卡 · 请你盯这几件事】
1. 数据不许编：为凑字数（博士≥5万字/硕士≥3万字），AI 最爱把实验数值编圆。
   每写一章，找我要一张"数值→原文哪张图/表"对照表，你随机抽 2-3 个数回原文核对。
2. 一章一章写，别一次甩全文：要求逐章交付。一次性生成整篇会跳过所有逐节质检和盲检，
   看着完整实则没过任何门。你发现我在批量出全文，立刻喊停。
3. 本技能不查重，改写≠降重：复用已发表 SCI 段落时，找我要"逐段原文-改写对照表"
   （章节/原文出处/SCI原文/中文改写/状态），你自己拿去知网/维普送查，别信"已改写"三个字。
4. 引文抽验 DOI：从参考文献里随机挑 3-5 篇，让我给出 DOI/PMID，你上 doi.org 点开验真伪。
5. 章节结构要你亲自签字：下面的"研究主线/章节结构"必须你确认后我才落签字解锁正文，
   我不会替你确认。没签字，正文写入会被门禁物理拦下。

若开工前置的 env_preflight.py 报门禁状态为 degraded（当前环境不透传 hook）→ 明确告诉用户"本环境无法强制拦截，上面 5 条全靠你人工盯"。

---

0.5) Research Storyline Design (Mandatory)

执行时机： Step 0（材料确认 + 内容提取）完成后、Style Selection Gate 前执行。

通读 SCI 论文材料的 Abstract / Introduction / Results / Discussion 后，AI 必须与用户共同确定"研究主线"并产出下表，写入 project_state.json 的 outline 字段（每章一条记录）再进入 Step 1。

强制产出：科学问题 → 贡献映射表

字段	说明
scientific_question	全论文核心科学问题（一句话，来自材料，不得自造）
chapters[]	每章：章号、章名、对应 SCI 论文/图组、本章核心论点、承载主要内容（300字以内）
contribution_map	各 SCI 来源 → 对应章节（避免章节撞题）

写入格式（project_state.json outline 数组，每条一章）：

{
  "chapter": 2,
  "title": "XX对XX的影响",
  "sci_source": "Paper A, Figure 1-3",
  "core_argument": "XX通过XX机制发挥XX作用",
  "estimated_content": "材料方法+结果讨论，主实验3个，预计图表各3"
}

🔴 门禁（阻断 Step 1）： outline 数组为空时不得进入 Style Selection Gate。outline 必须包含：scientific_question（顶层字段）+ 所有研究章条目（含 sci_source 和 core_argument）。

章节字数协商在此阶段完成（不在 init 后）： 基于各章实际承载内容（实验数量/图表数量/方法复杂度），与用户协商每章字数目标，写入 profile 的 chapter_targets，再执行 Step 1 init。

[章节结构签字·强制门禁落锁] 用户在对话里明确确认上面的研究主线 / 章节结构映射表后（且仅在此之后），运行开局 env_preflight.py 打印的那条 SIGNOFF_CMD（已含解析好的绝对路径）落盘签字。注意 env_preflight.py 在会话开场就运行（即本 Step 0.5 签字之前，见本文件开头第 1 条握手；它文档虽列在 Step 1，实际执行在最前），所以此刻 SIGNOFF_CMD 早已拿到，不存在签字时还没拿到命令的次序歧义：即 python "<sci2doc>/scripts/structure_signoff_gate.py" confirm --root <项目根> --note "<用户确认原话摘录>"。这一步解锁正文写作：未落签字，PreToolUse hook 会物理拦截任何对 atomic_md/*/*.md（学位论文各章正文）的写入（这是防跳步的硬门，不是提示词纪律）。这道拦截 hook 由 env_preflight.py 开工时经本技能 scripts/install_gate_hook.py（vendored）自动安装并校验，它先把门禁四件套部署到 ~/.claude/academic-gate/（稳定位置，不随技能目录增删而动），再让 settings.json 的 hook 指向那里，单独分发的技能也能自装（带备份与回滚），门禁状态 active 即在岗；若报 degraded / error（如缺 _shared），物理拦截不可用，签字仅留痕、无强制，需人工守住「未签字不写正文」。若后续章节结构又改，改完让用户重新确认并重跑本命令覆盖签字。⚠️ 严禁在用户未确认时自行运行 confirm，那等于伪造用户签字。

注意：本签字闸管的是章节结构确认，与 ## Style Selection Gate（样式/格式确认，阻断 init 与 docx 导出）是两道独立的门，各管各的，别混淆或相互替代。

1) Initialize Project

• Env Precheck（软门禁，建项目文件前）：python3 scripts/env_preflight.py ${save_path} --cli esearch --py docx，写 env_status.json，末行 PRECHECK: OK|ASK|BLOCKED。BLOCKED（Python 过低）→ 停并引导升级；ASK（缺 git/esearch/python-docx 等可选工具）→ 逐项问用户是否安装并给指引，用户答"已装/不装"后才继续，后续再遇缺工具同此处理；OK → 继续。
• Git Init（叠加在 snapshot 之上）：python3 scripts/git_checkpoint.py init ${save_path}。git 可用且项目根不在他人仓库内时建 git 检查点，否则静默回退 snapshot。
• state_manager.py init：先二选一样式。--format-mode default_generic 或 --format-mode custom（+ --university-name / --degree-type / --template-source / --missing-requirement）。
• state_manager.py profile --show 验证；render-front-matter 手动重渲前置页；profile --body-target/--abstract-min/--chapter-target ... 写入已协商好的各章字数目标（应在 Step 0.5 中已与用户确定）。
• 自定义结构化布局字段不全 → 保持 pending_template（最小必填字段见 ## Style Selection Gate）。
• init / profile 必须自动刷新 managed front matter；无 managed marker 的用户改写文件不得覆盖。用户在聊天里给的详细要求应转成 JSON 经 --format-profile-json / --project-info-json 写入，而非仅留在 prose memory。

2) Prewrite Gate (Mandatory)

• state_manager.py write-cycle --chapter N --token-budget 6000 --tail-lines 80 --json-summary。每章每节必跑，加载跨章记忆。

3) Atomic Subsection Writing

• 🔴 开写前置闸门 (Mandatory，脚本硬拦截)：每节开写前必须先跑 python3 scripts/prewrite_gate.py --section X.Y --root .（X.Y 为章.节，如 2.1），exit≠0 禁止开写。它统一硬检查：上一节完成（同章编号紧邻上一节 atomic_md/第N章/{X.Y-1}_*.md 存在非空）、大纲就位（project_state.json.outline 含本章 + chapter_index.json）、素材就位（figures_index.json 本章有图表/实验映射条目，无则降级 warning）、上一节占位符清零（无 CITE_PENDING/DATA_PENDING/【待）；上一节盲检结果（.review_pass/<上一节>.json）缺失即 prewrite_gate 硬拦 exit 1，禁止开写；必须先跑 delegate_review verify --section <上一节> 落盘通过标记。⑥ 数据溯源硬门：prewrite_gate 还会对上一节跑 data_trace_gate：上一节含实验数值却无有效 [数据来源] materials/<档>#<字段> 标记（或标记指向不存在的素材档/字段）即硬拦 exit 1（堵编数据）。
• 盲检逃生口（仅盲检子代理不可用时）：本环境派不出独立盲检子代理（平台无 academic-blind-reviewer 或子代理反复失败）才可加 --allow-manual-review "<非空理由>"，对上一节或上一章章级盲检做显式人工放行。它只放行这两处盲检项，上一节文件/大纲/占位符/data_trace 等其余硬门照常拦。放行会写 .review_pass/<sec>.json（manual:true+理由+时间戳）并追加 .review_pass/MANUAL_REVIEW_AUDIT.log 留痕，绝非静默跳过；理由为空即拒绝放行。用了此逃生口等于承认盲检未做，须请用户亲自复核数据溯源与章节逻辑。
• 🟢 本节正文由撰写子代理盲写（主会话调度，堵上下文爆 + 焊死编号权）：prewrite_gate 通过后，本节正文不再由主会话直接手写，改走下面这条流水线（前后所有门禁一个字不改，照跑）：
  1. 组任务包：python3 scripts/delegate_write.py pack-write --section X.Y --root . → 生成 .write_task_X.Y.json（本节大纲/承重方向 + 已核证观点-证据对 certified_claims + chapter_matrix 切给本节的文献全条 + 缩写表 + 风格禁项嵌入，全篇大纲/全库文献只给 refs 路径）。承重句未完成人工核证 / 本节有承重论点却缺 claim_evidence → 脚本 exit 2 拒绝出包（先补核证）。
  2. 派撰写子代理：把 references/section_writer_prompt.md（角色 prompt + 数据/指令隔离声明）+ 任务包路径交给一个全新一次性上下文子代理，让它盲写本节。它只写 .write_return_X.Y.json，正文引用只写 [@key]（绝不写裸数字 [5]），承重句只准挂任务包内嵌 certified_claims 里的 ref_key，禁写任何账本。
  3. 机械校验返回：python3 scripts/delegate_write.py verify-write --section X.Y --root .（V1-V9：无裸数字引用 / [@key] 可解析 / new_refs 带 DOI 或 PMID / section_id 一致）。exit≠0 打回子代理重写，不落盘。
  4. new_refs 先核验再并表（账本零污染）：对返回的 new_refs 先 citation_guard.py --require-mcp 核真伪，通过的才 python3 scripts/citation_renumber.py merge-refs --root . --return .write_return_X.Y.json 去重并表（DOI→PMID→归一标题）+ 分配稳定 id + 同步 upsert chapter_matrix。核验失败的直接丢弃、打回子代理改写该处引用。
  5. 落盘正文（主会话已结构签字，hook 放行）到 atomic_md/第N章/，随后照跑机械审（citation_claim_check 复核承重句、data_trace_gate、缩写、索引更新）。
  • 白名单琐节（front/back-matter、无承重论点清单的节）：主会话就地写、不派子代理。
  • 试点期说明：备料子代理与 article_type 落库属推广批未上；本期承重核证走主会话就地建 claim_evidence.json、引用类型纪律走本 prompt + 盲检兜底。
• 正文 [@key] 是长期真源，[N] 是章末派生：原子 md 一直保持 [@key]；章末合并前跑 python3 scripts/citation_renumber.py renumber --root . --chapter N --check（exit≠0 若有未并表 new: 键 / id 冲突 / 未知键）通过后再 --in-place 把 [@key] 统一翻成连续 [N]（按 reference_renderer.citation_sort_key 同一排序，保证正文 [N] 与参考文献列表逐一对应）。
• 文件存于 ${save_path}/atomic_md/第{chapter}章/，命名 {section_number}_{section_title}.md（如 2.1_研究对象.md）。
• Table reminder：呈现结构化数据（试剂/仪器/分组/统计）的小节 必须 用 Markdown 管道表，见 Table Contract，不得用散文描述。
• 校验：atomic_md_workflow.py validate --chapter N（加 --enforce-research-structure）+ validate-experiment-map --chapter N。门禁： 编号断裂 → 修复后才能继续。
• ⑥ 数据溯源标注（写作时必做，堵编数据）：凡写入实验数值（浓度/剂量/比率/统计量等），该处必须紧跟标注 [数据来源] materials/<素材档>#<字段>，指向真实 materials/*.md 素材档里承载该数值的字段。落盘后自查 python3 scripts/data_trace_gate.py --section X.Y --root .，exit≠0 必须补标或删除无源数值，追溯不到 materials 的数值就是编的，不得留在正文。
• Post-write 必做：abbreviation_registry.py process --file ... --in-place，然后更新 chapter_index.json key_facts（AI 责任），再进 Step 4。

4) Subsection Summary Snapshot

• atomic_md_workflow.py section-snapshot --chapter N --section X.Y。每节小结完成即快照。
• Git Checkpoint：python3 scripts/git_checkpoint.py commit ${save_path} "[sci2doc] section X.Y done"（git 不可用自动 no-op，snapshot 仍兜底）。

🔴 每节收口自检清单（Definition of Done · 节级）

硬规则：以下各项未逐一确认通过，不得向用户声明"该节完成"。

🔴 进入下一节前置闸口：上一节 delegate_review verify 必须 exit 0（含结构完整性项 S6），否则不得开始下一节。写完即检，不过不进。 🔴 修复 3 次仍不过 → 回滚兜底：同一节/章据盲检证据修复重跑 3 次仍 fail，停止盲目重写，提示用户回滚到上一检查点（git 可用 git checkout <sha> -- <文件>；否则 state_manager.py rollback --target snapshot）后重写。

🔴 委托盲检（不得主 agent 自评）：落盘前必须把 DoD 清单委托给独立上下文的subagent盲检，自己不直接打勾：

1. 生成任务包：python scripts/delegate_review.py pack --checklist references/dod_checklist.json --gate section-dod --files <本节文件>
2. 派一个独立subagent（Claude Code 用 academic-blind-reviewer；其他平台派通用subagent），把任务包原样给它、不要给它本节的写作上下文，要求按任务包返回 JSON 数组。
3. 校验返回：python scripts/delegate_review.py verify --checklist references/dod_checklist.json --gate section-dod --return <subagent返回.json> --section <当前节号如3.2> --root <项目根>；退出码非 0（任一缺项/fail/无证据）= fail-closed，据subagent证据修复后重跑，未过不得声明完成。verify 通过会落盘 .review_pass/<当前节号>.json，下一节 prewrite_gate.py 会硬校验它（缺失即拒绝开写）。

⚠️ 若环境派不出真正独立的subagent，绝不能同一 AI 自问自答冒充盲检。告诉用户「本环境盲检不可靠，请你亲自复核数据溯源与章节逻辑」，交回用户。

🔴 ①DoD停（盲检通过后必须停一次）：section-dod 盲检 exit 0 后，不得直接开写下一节。先把该节 DoD 逐项结论（每项 pass/证据一行）摆给用户，并**HALT 等用户明确说"过，继续下一节"**才动笔。用户未确认前停在此处。

本节完整 DoD 判据（全部核查项 + 脚本命令）以 references/dod_checklist.json gate=section-dod 为唯一真源（20 项）：盲检subagent据此逐项核、能脚本核的先跑脚本，退出码非 0 即 fail-closed。含 G1-G6 通用（编号连续/citation_guard/主线对齐/占位清零/去AI 硬禁三项标点/字数软目标）、S1-S5 sci2doc 特有（实验-方法映射/一实验≥一图表/三线表/缩略语首展/自我抄袭标注）、S-GIT 检查点，及 S6 结构完整性、S10 数据溯源硬门（含数值却无 [数据来源] 标记=编数据嫌疑，fail-closed）、S11 承重引文核证，与 C1 科学事实正确 / I1 论证逻辑闭环 / O3 工作量与原创性 / O4 中英摘要对应 / M3 伦理合规披露 五项盲检质量核。此处不再内联清单，避免与真源 drift。

5) Merge Chapter Markdown and Convert

• atomic_md_workflow.py merge --chapter N --to-docx。
• 硬门禁： format_profile.status == pending_template 时 markdown_to_docx.py 拒绝生成 .docx，不得手动绕过转换器。

6) Chapter Self-Check (Immediate)

• atomic_md_workflow.py self-check --target ".../02_分章节文档/第N章_自动合并.docx"。
• 章节自检按 chapter_targets 判断，不卡全文参考文献下限（在全文总检卡）。pending_template 时 check_quality.py 同样拒绝格式验收（同 Style Gate 导出门禁）。

🔴 每章收口自检清单（Definition of Done · 章级）

硬规则：以下各项未逐一确认通过，不得向用户声明"该章完成"，不得进入 Step 7。

[数据溯源·用户必抽验] 学位论文里每个实验数值/每张图都必须能在原始 SCI 里找到出处。每写完一章，让 AI 给一张"本章数值/结论 → 源自原文哪张图/哪段"对照表，用户抽查几行（data_trace_gate.py 已机械校验 [数据来源] 标记，⑥）。⚠️ 字数目标已降为软目标（A③/C 降软，综述/绪论并入正文减压），就是为了不再逼 AI 靠编数据/扩实验凑字，追溯不到 materials 的数值就是编的。引文同样抽几篇验 DOI。

🔴 进入下一章前置闸口：上一章 delegate_review verify 必须 exit 0（含章结构完整性项 S8），否则不得开始下一章。写完即检，不过不进。现在 prewrite_gate.py 已对这道闸口硬校验，不再只靠提示词纪律：写下一章首节（如第 N 章的 N.1）前，它会读 .review_pass/第<N-1>章.json，缺标记或未 passed 即 exit≠0 硬拦。前提是上一章 chapter-dod 盲检已用 delegate_review.py verify --section 第<N-1>章 落盘通过标记。第 1 章首节无上一章，放行。

🔴 委托盲检（不得主 agent 自评）：章级闸口同样委托独立subagent盲检，不得主 agent 自评：

1. 生成任务包：python scripts/delegate_review.py pack --checklist references/dod_checklist.json --gate chapter-dod --files <章节合并文件>
2. 派一个独立subagent（Claude Code 用 academic-blind-reviewer；其他平台派通用subagent），把任务包原样给它、不要给它本章的写作上下文，要求按任务包返回 JSON 数组。
3. 校验返回：python scripts/delegate_review.py verify --checklist references/dod_checklist.json --gate chapter-dod --return <subagent返回.json>；退出码非 0（任一缺项/fail/无证据）= fail-closed，据subagent证据修复后重跑，未通过不得进入 Step 7。

🔴 ①DoD停（盲检通过后必须停一次）：chapter-dod 盲检 exit 0 后，不得直接开写下一章。先把本章 DoD 逐项结论（每项 pass/证据一行，含数据溯源 S10、承重引文核证 S11）摆给用户，并**HALT 等用户明确说"过，继续下一章"**才动笔。用户未确认前停在此处。

本章完整 DoD 判据（全部核查项 + 脚本命令）以 references/dod_checklist.json gate=chapter-dod 为唯一真源（19 项）：盲检subagent据此逐项核、能脚本核的先跑脚本，退出码非 0 即 fail-closed。含 G1-G7 通用（编号/citation_guard/主线/占位/去AI/字数/G7 常识软报告）、S1-S7 sci2doc 特有（实验-方法映射/一实验≥一图表/三线表/缩略语注册/GB7714 著录/自我抄袭/章后 self-check）、S9 字符级排版（subsup_bare + halfwidth_punct_in_cn + english_misspelling 任一命中即 check_quality.py 非零退出 hard 阻断）、S-GIT 检查点，及 S8 全章结构完整性、S10 全章数据溯源硬门（数值均标 [数据来源]，fail-closed）、S11 全章承重引文核证。此处不再内联清单，避免与真源 drift。

7) Finalize Chapter State

• state_manager.py write-cycle --chapter N --finalize --summary "..." --snapshot。
• Git Checkpoint（章末）：python3 scripts/git_checkpoint.py commit ${save_path} "[sci2doc] chapter N done"（git 不可用自动 no-op）。

8) Merge Full Markdown and Full Word

• atomic_md_workflow.py merge-full --to-docx。规则： 必须先纳入 atomic_md/ 根级前置页 markdown，再合并正文。
• 可选高保真合并：merge_chapters.py --input-dir .../02_分章节文档 --output .../03_合并文档/完整博士论文.docx --require-high-fidelity。
• 兼容规则：merge_documents.py 优先用 02_分章节文档/ 中已物化的前置页 docx，默认纳入 封面、题名页、独创性声明与授权书。

9) Full Thesis Checks

• 字数：state_manager.py word-count 或 count_words.py <路径>（支持 .md / atomic_md 目录）。
• 全文质检：check_quality.py ".../完整博士论文.docx" --output json --enforce-full-structure。
• 参考文献两道门：全文总量 references_min_count（默认 ≥80）为硬门（error，阻断）。另有按章软门（warning，不阻断，阈值在 thesis_profile 的 per_chapter_ref_floor，硕/博分档，硕地板低于博）：绪论/文献综述章 [n] 引用偏少、研究/实验章引用偏少各自提示补充，结论章不设地板。软门只提醒不阻断导出。

10) Rollback if Needed

• state_manager.py rollback --target snapshot（加 --strict-mirror 严格镜像）。

Chapter Structure Contract

For each research chapter (Chapter 2 to Chapter N-1), keep this order:

1. 引言
2. 材料与方法
3. 结果与讨论
4. 实验结论
5. 小结

绪论章（第 1 章）写法：跨全部研究章的综述

• 把各子研究框进统一科学问题（project_state.json.outline.scientific_question），逐一预告每个研究章要解决的子问题与贡献点（研究章标题须在绪论正文出现，check_quality.py check_cross_chapter_coherence 软核）。
• 写绪论时 write-cycle 会跨章加载全部研究章 digest（A①，synthesis_role=intro），据此综述全部研究，不得只写第一个研究。

结论章（末章）写法：逐章综合各研究结果拉回中心问题

• 逐个研究章回收其核心发现（研究章标题须在结论正文出现），再综合成回答中心科学问题的整体结论，指出跨研究的一致性/递进关系与整体贡献。
• 写结论时 write-cycle 跨章加载全部研究章 digest/key_facts（A①，synthesis_role=conclusion），结论数值/结论必须来自各研究章真实结果，不得凭空生成或与研究章矛盾。

研究章（第 2 章至第 N-1 章）Rules:

• Results & Discussion is coupled with each method experiment.
• Do not place all results first and discuss later in a separate bulk section.
• 材料与方法 must contain tables for at least: 实验试剂与耗材, 实验仪器与设备, 实验分组设计. Use Markdown pipe syntax (| col | col |). Never describe these as prose paragraphs.
• 结果与讨论 must contain tables when presenting quantitative/statistical data (e.g. 各组指标比较). Use Markdown pipe syntax.
• Marker convention in subsection markdown:
• [实验] EXP-2-1 in methods
• [对应实验] EXP-2-1 in results/discussion
• [图] 图2-1 or [表] 表2-1 linked to current experiment

Outline Contract

The thesis outline must include:

• Cover/title page
• Originality and authorization statements
• Chinese abstract + keywords
• English abstract + keywords
• Table of contents (+ figure/table lists if needed)
• 缩略语表（Abbreviation List）：首次出现展开的英文缩略语，三线表，字母升序，auto-generated from abbreviation_registry.py table
• 符号表（Symbol/Notation Table，理工科含大量数学/物理变量时必设，其他可选）：变量符号、含义、单位，三线表；见 references/symbol_table_template.md
• Chapter 1 Introduction
• Multiple research chapters (>= 3 research chapters recommended for total >= 5 chapters)
• Final conclusion/outlook chapter
• References at end
• Acknowledgements
• Achievements during doctoral period (papers/patents/awards)
  • 作为转化来源的已发表 SCI 论文必须全部列入此清单；正文中复用这些成果之处须与本清单及独创性声明保持一致（见 Non-Negotiable 第 20 条）。

Abbreviation Contract

Rules:

• Before writing any new section, query the abbreviation registry to check which abbreviations are already known.
• When introducing a new abbreviation for the first time, use the full pattern: 中文全称（英文全称，缩写），例：聚焦超声（focused ultrasound，FUS）。英文全称按期刊惯例书写，大小写均可（focused ultrasound 与 Polymerase Chain Reaction 都合法）；含希腊字母（γ/β/α）须原样保留，缩写与全称都不得在希腊字母处截断（写 IFN-γ / TGF-β，不得残缺为 IFN-）。
• 中文全称前不接动词或介词：直接以术语起首（写"聚焦超声（…）"，不写"采用/使用/在聚焦超声（…）"），否则动词会被吞进全称，污染缩略语表。
• After the first occurrence is registered, all subsequent uses must be the bare abbreviation only.
• After AI generates a section markdown, run abbreviation_registry.py process to extract, register, and strip redundant expansions before saving.
• 缩略语对照表为三列：英文缩写 / 英文全称 / 中文全称（auto-generated from registry during full-thesis Word conversion）。

命令：abbreviation_registry.py list（写前查询）/ process --file ... --in-place（写后注册+去重展开）/ table（生成缩略语表 md）/ validate（交叉引用校验）。完整 CLI 见 QUICK_START.md。

Humanization Contract

Before finalizing each chapter:

1. Run technical self-check（命令见 QUICK_START.md § 7）。

2. Invoke the /humanizer-zh skill on the chapter's merged markdown. The skill rewrites the text in-place; confirm the output before saving. If /humanizer-zh is unavailable, manually apply the following checklist to every paragraph:

   中文正文规则（博论核心，脚本可检测项见括号）：

   C 降软：句长/句式节奏为软提示（cn_sentence_too_long 为 warning、cn_sentence_monotone 为 info，均不阻断 finalize）；破折号（——）/scare quotes/解释性冒号三项标点与 AI 禁词仍为硬禁清零（主干保留）。

   • 中文单句 ≤50 字（软提示，尽量拆分；check_quality.py 检测 cn_sentence_too_long，warning）
   • 从句嵌套 ≤2 层：禁止"当A使B导致C从而D"类四层套叠结构（软提示）
   • 短句（≤15字）与长句（30-50字）交替：连续 3 句字数差异 <5 字建议改写（软提示；check_quality.py 检测 cn_sentence_monotone，info）
   • 中文 AI 禁词清零：check_quality.py 的 去AI-禁词 类别零违规（覆盖：至关重要/深入探讨/蓬勃发展/革命性的/综上所述/值得注意的是/不仅…而且/大量研究表明 等）
   • 无模板化过渡句：删除"由此可见"、"在此基础上"等空洞衔接词
   • 无重复排比：连续出现≥3个句式相同的句子→合并或改写
   • 无空洞宏观主张：每段必须有具体数据或实验结果支撑，不允许纯观点段落
   • 证据先于结论：数据/观测在前，解释/结论在后；不允许倒置
   • 无破折号（——）：改用逗号、句号或拆句（注意：连字符 - 不在此限）
   • 无修辞疑问/反问：所有句子必须陈述句
   • 无比喻/排比：删除"如同"、"犹如"、"是…的桥梁"等表达
   • 无 scare quotes（恐惧引号）：禁用双引号/引号包裹自造词或普通短语以暗示"新概念"或"特别含义"（保留合法场景：术语首次定义、原文引用、已固化术语）。检测规则：引号内为 2-10 字且非术语首次展开模式
   • 无解释性冒号（装饰句式）：禁用"概念：解释"装饰结构（如"本研究的核心：探索..."）。合法冒号场景：比例（1:2）、列表引导（以下三点：）、标题/图表标签（表2-1：...）、数值（10:00）

   英文摘要规则（Abstract 专用）：

   • 英文单句 ≤30 词：每句不超过 30 个英文单词
   • 禁 -ing 悬垂从句：禁用 , reflecting/ensuring/highlighting/demonstrating/suggesting... 悬垂分词（改为独立句）

3. Re-run self-check to confirm no regressions（硬禁项 writing_style（三项标点）+ 去AI-禁词 类必须归零；句长规范 类为软提示，尽量优化但不阻断）

4. Finalize snapshot + gate completion

Table Contract

All data tables in the thesis must use three-line (三线表) format.

Markdown Syntax in Atomic .md Files

Write tables using standard Markdown pipe syntax:

表 2-1：主要实验试剂

| 试剂名称 | 规格 | 生产厂家 |
|---|---|---|
| 胎牛血清 | 500 mL | Gibco |
| DMEM培养基 | 高糖型 | HyClone |

Rules:

• Caption line (表 X-X：标题) must appear directly above the table.
• Separator row (|---|---|---|) is required between header and data rows.
• No empty rows between caption and table header.
• markdown_to_docx.py automatically converts this to a Word three-line table with correct borders.

Applicable Sections

Three-line tables are mandatory in (but not limited to):

• 实验试剂与耗材，columns: 试剂名称, 规格/货号, 生产厂家
• 实验仪器与设备，columns: 仪器名称, 型号, 生产厂家
• 实验分组设计，columns: 组别, 处理方式, 样本数
• 数据统计结果，columns vary by experiment
• Any section presenting structured data

Writing rule: If a subsection contains 3+ items sharing the same attributes (name+spec+source, group+treatment+n, etc.), it MUST be written as a Markdown pipe table, never as a prose list or paragraph.

边框参数（pt 值）与题注字体字号见 references/word-format-spec.md § Three-Line Table Borders；格式由 check_quality.py 强制校验（无竖线，顶/底线 1.5pt，表头线 0.5pt）。

字符级排版契约

正文与表格中的字符级排版必须在原子化 .md 中按下列规则书写，markdown_to_docx.py 的行内解析器会把这些标记渲染为对应的 Word run 格式（斜体 / 上标 / 下标 / 加粗），并保证每个 run 仍走中英双字体（含 eastAsia）。

• 斜体：用 *...* 包裹。适用对象：
  • 物种拉丁学名：*E. coli*、*Escherichia coli*、*Mus musculus*。
  • 基因名（按学科惯例，人类基因常大写斜体）：*TP53*、*BRCA1*。
  • 统计符号：*p*、*t*、*n*、*F*、*r*（例：*p* < 0.05、*n* = 30）。
  • 拉丁缩写：*in vitro*、*in vivo*、*et al.*、*vs.*。
• 上标：用 <sup>...</sup>。例：10<sup>6</sup> cells/mL、cm<sup>2</sup>、Ca<sup>2+</sup>。
• 下标：用 <sub>...</sub>。例：H<sub>2</sub>O、CO<sub>2</sub>、IC<sub>50</sub>、Na<sup>+</sup>/K<sup>+</sup>。
  • 禁止裸写 H2O / CO2 / IC50，禁止直接粘贴 Unicode 上下标字符（如 ²、₂、⁶），必须用 <sup>/<sub> 标记。
• 加粗：用 **...**，仅限标题（如分组小标题）。学位论文正文不得用加粗做强调；强调改用句式或斜体。
• 半角 / 全角：中文句内标点用全角（，。；：（））；英文、数字、DOI、URL、公式用半角；同一句内不得中英标点混用。

注意：*p* < 0.05 这类统计显著性标记中的 * 是斜体标记的合法用途，行内解析器会正确识别并保护既有显著性写法（如 **P*<0.05 不会被误吞为加粗）。

Word Format Specification (Built-in Default Template)

完整字体、字号、页边距、页眉页脚、三线表边框等参数详见 references/word-format-spec.md（内置默认博士学位论文版面标准，由 markdown_to_docx.py 硬编码实现，check_quality.py 强制校验）。

Figure Numbering Contract

All figures must be tracked via figure_map.json to maintain consistent numbering between SCI source papers and the Chinese thesis.

Numbering Rule

Chinese figure IDs follow the pattern 图{chapter}-{seq}:

• 图1-1, 图2-3, 图5-6
• Chapter number = thesis chapter (not the SCI paper figure number)
• Sequence number = order within that chapter (1-based, continuous)

SCI Source Mapping

SCI subfigure letters map to numbers: A→1, B→2, ..., F→6, ..., Z→26.

Priority rule: chapter-based numbering takes precedence. If a figure from SCI "Figure 6A" is placed in Chapter 2 as the 3rd figure, it becomes 图2-3 (not 图6-1).

Marker Convention in Atomic .md Files

[图] 图2-1：PMG对HepG2细胞形态的影响（对应 Figure 1A）

Workflow

1. During writing: Use [图] 图N-M markers in subsection .md files.
2. Register mapping: Run figure_registry.py register for each figure.
3. Validate: Run figure_registry.py validate to check continuity.
4. Cross-validate: Run figure_registry.py cross-validate to verify all markers match the registry.

命令：figure_registry.py register（注册映射）/ list（列出/筛章）/ unregister（删除）/ validate（连续性）/ cross-validate --chapter N（与 atomic_md 交叉验证）/ export --format markdown（导出映射表）。完整 CLI 见 QUICK_START.md。

Figure Prompt Generation（图注之外，同步生成AI绘图提示词）

原图在源 PDF 中不可用或需重绘时，按 references/figure_prompt_template.md 为每张图生成 Figure Prompt 块，存入 ${save_path}/figure_prompts.md 并标 [RECONSTRUCTED]。所有元素描述须来自图注与 Results 文本，不得编造实验数据。

配图代码生成（opt-in，默认关）：与上述 Figure Prompt 并列的另一可选项，默认不生成配图（基础实验用户自行作图）。仅当用户明确要求"生成配图/画图代码"（如生信、统计图场景）时启用。启用后：① 调用本地 matplotlib/seaborn skill 生成可运行代码（产出代码非图片）；② 遵循学术规范：按数据选图型（bar/boxplot/line/scatter+回归/forest plot/funnel plot（meta 分析用）/heatmap/network/concept map），APA 7.0 caption，色盲安全配色（viridis/cividis/Tol），300 DPI，轴标签带单位，禁 3D 图与饼图；③ 生成后由用户运行得图。

Common Mistakes

1. Mistake: Hardcoding chapter targets without user negotiation.

   • Fix: update thesis_profile.json via state_manager.py profile.

2. Mistake: Keeping conflicting old thresholds in docs/scripts.

   • Fix: profile-driven targets only.

3. Mistake: Writing one chapter in a single large markdown file.

   • Fix: atomic subsection files + validate numbering.

4. Mistake: Skipping self-check and snapshot.

   • Fix: run self-check and section-snapshot as hard gates.

5. Mistake: Overly mechanical AI text in final chapter.

   • Fix: run humanizer pass before finalize.

❌ 反例黑名单（Anti-Patterns）

• ❌ 把全文末尾的统一参考文献计入正文字数，正文范围只到正文结束、参考文献之前。（注：综述/绪论章按 A③ 计入正文字数，不再排除。）
• ❌ 把博士/硕士字数目标当硬门逼 AI 编数据/灌水凑字：地板是软目标（check_quality.py 已降为 warning），真实内容不够宁可少写也不得造数据。
• ❌ 看到 QUICK_START 的 init 示例就直接套 --format-mode default_generic 跑 init，未经用户确认样式即静默落成内置模板格式并放行 docx 导出。
• ❌ 在自定义信息不完整、状态仍为 pending_template 时生成 .docx 或跑格式验收，或手动绕过 markdown_to_docx.py 的拒绝。
• ❌ outline 数组为空就进入 Style Selection Gate 与 Step 1，缺 scientific_question 或研究章 core_argument。
• ❌ 把章节字数目标硬编码或在 init 后才定，应在 Step 0.5 与用户协商后写入 chapter_targets。
• ❌ 引用 citation_guard 未核验的文献，或在 guard 报 ok=false、双向校验失败时继续写作而不入人工核验队列。
• ❌ 用 websearch / openalex-cli / tavily 作为文献来源，或把 sci-source-seed 种子条目当可直接引用来源（须以 DOI／PMID 经 PubMed CLI 或 paper-search 正式核验）。
• ❌ 并行发起文献检索调用，必须串行且相邻调用间隔 ≥1s。
• ❌ 对图片材料做 OCR 或从文件名猜内容，图片一律 pending_confirm，须用户口述补充后才能引用。
• ❌ 编造实验数据或参考文献，引用数值／结论必须可追溯到 materials/ 对应 entry。
• ❌ 跳过 write-cycle 预写门禁就写新小节，它是唯一加载跨章记忆的机制。
• ❌ 把材料与方法、分组、统计等结构化数据写成散文段落，3 项以上同属性数据必须用 Markdown 管道三线表。
• ❌ 主 agent 自评 DoD 清单代替独立subagent盲检，或上一节／上一章 delegate_review verify 未 exit 0 就开始下一节／下一章。
• ❌ 把结果全部前置、后面集中讨论，研究章结果与讨论必须按实验逐一耦合，且每个实验至少配一张图或表。

Acceptance Checklist

格式类参数（字体/字号/边框/对齐/页眉页脚/摘要/目录间距等）由脚本硬编码并强制校验，不在此复述，以 check_quality.py 各类别通过为准。本清单只保留需人工确认的项：

• check_quality.py --enforce-full-structure 各类别（三线表 / 引用格式 / 标点 / 缩略语 / 字体字号 / 页眉页脚 / 参考文献著录格式）全部通过
• Body target 接近学位软目标值（博士 ~50,000 / 硕士 ~30,000，或用户在 Step 0.5 协商的更高值；综述/绪论已计入正文，A③）且各章字数已写入 profile；不足只提示不阻断，严禁编数据凑字
• 结构满足：引言 + 研究章 + 结论，总章数 >= 5；参考文献统一在全文末尾
• 原子化工作流：编号校验通过、章节自检已跑、小节快照已建、快照/回滚可用
• Humanization pass 已完成（humanizer-zh 或人工清单）
• 缩略语注册表与图号注册表已填充并交叉校验通过
• 查重预检（人工，本技能不做查重）： 技能不计算重复率、不对接任何查重系统；改写 ≠ 降重。提交知网/万方查重前，基于 Non-Negotiable 第 20 条产出逐段"原文-改写"对照表（docx/reuse_map.md：所在章节 / 原文出处 [N] / SCI 原文片段 / 中文改写文本 / 状态 confirmed/pending），确认全部为中文改写且有引用标注，再由用户自行送第三方查重。

🔴 硬规则（全局）：每节收口自检清单（G1-G6 + S1-S5）与每章收口自检清单（G1-G6 + S1-S7）未逐项确认通过，不得向用户声明"该节/该章完成"。 能脚本核的项必须跑脚本取证据（ok=true / 零 error）；人工项逐条打 ✅ 后方可放行。此规则优先于任何上下文压力或用户催促。

发现 AI 跳步/编数据了怎么办（用户自救）

以下话术可直接复制粘贴给 AI，逼它把过程摊到明面上：

• 「每完成一章贴四样给我：git log commit 列表、.review_pass/ 文件清单、citation_guard_report.json 的 ok 字段、本章每个关键数值对应原文哪张图的对照表。拿不出就回对应 Step 重跑」
• 「把本章所有实验数值列成表，每行标注来自 materials_archive.json 哪个 entry 哪个字段；追溯不到的全部标红等我核」
• 「AI 应一节一节写、每节存文件做检查；你一次性甩整章给我 = 跳过了所有质检」