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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。
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正在显示 SKILL.md
| name | sci2doc |
| version | 2.31.9 |
| 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。 |
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/rollbackatomic_md_workflow.py for atomic subsection markdown files, numbering validation, merge, self-check, section-level snapshot【Python 解释器探测·开工第一件事，一次探测全程沿用】 本文命令里写的 python3 / python 只是 macOS/Linux 的习惯写法，不是硬性要求。动手前先跑一次 python3 --version：
python3。python --version，能出版本号就把后续所有命令里的解释器统一换成 python。注意 Windows 自带一个 0 字节的 python3 占位程序，python3 --version 弹商店或无输出就是撞上了它，不算有 python3，按"没有"处理（用户也可在 设置 → 应用 → 应用执行别名 里关掉 python3.exe）。python 出不了版本号就换 python3（macOS 12.3 起系统不再自带 python）。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：
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。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。env_preflight.py 同时打印 CITATION_CHECK_CMD，见 ## Citation Claim Check (承重论点↔引文)。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) |
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：
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。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)。
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）。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。.md, continuous numbering, merge before Word conversion.## Humanization Contract。## Citation Zero-Hallucination Gate。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。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。## Humanization Contract（清单集中在那里）；check_quality.py check_writing_style() 自动检测。：破折号（——）/scare quotes/解释性冒号三项标点 + AI 禁词，finalize 前必须归零。（不阻断 finalize）：句长/句式节奏（C 降软）。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 "${save_path}/citation_guard_report.json"
--write-back 由脚本把每条 verified 与 verification_details.checked_at 落回 literature_index.json（AI 不手动改 verified）。据此下一轮核验对已 verified 且未过 TTL 的条目自动短路复用、跳过在线重验；sci-source-seed 种子（verified=false）与过期/未验条目照常走完整在线核验，撤稿与新鲜度安全不受影响。报告字段 reused_fresh_verified_count 记录本轮命中短路的条目数。
Rules:
literature_index.json, run the guard once before any drafting.ok=false, stop writing and resolve the queue first.title_mismatch|doi_invalid_or_unresolved|pmid_invalid_or_unresolved|id_mismatch), set verified=false immediately and route entry to manual_review_queue for manual confirmation before正文引用.source_provider + source_id) and DOI/PMID whenever available.Topic-dependent routing (MANDATORY):
esearch/efetch/einfo, ~/edirect/, requires < /dev/null, proxy http://127.0.0.1:<PROXY_PORT>). Auto-install if missing: sh -c "$(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。mcp__paper-search-mcp__search_arxiv etc.).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。
pubmed-cli (life science primary), paper-search (CS/AI primary / fallback / preprints).websearch, openalex-cli (pyalex), tavily。citation_guard.py 以 source_provider_not_allowed 拒绝这些来源。manual_review_queue 人工核实。--require-mcp.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：
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）。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。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。
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。section-dod/chapter-dod 的 citation_claim_check 项）。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。
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）
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.
When write-cycle runs, load_state automatically loads:
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）chapter_index.json：chapter structure with section titles (filtered to current chapter)literature_index.json：references (filtered to current chapter)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。
context_memory.md：timestamped operation summarieshistory_log.json：recent operation eventschapter_section_digests：lightweight digests extracted from existing atomic_md/第N章/*.md filesItem 7 is the cross-section consistency mechanism. It does NOT load full markdown content (that would blow the token budget). Instead, it extracts only:
This gives the AI enough context to avoid contradicting earlier subsections (e.g. wrong experimental design, wrong reagent lists) without consuming significant tokens.
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.
Degree & target confirmation (must ask before anything else):
AI must ask the user two questions before proceeding:
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:
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 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
pip3 install pdfminer.six/docx skill 或直接 Read 工具读取文件内容/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。
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"。
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 会在工具层拦下（deny）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：写文件类工具一律 deny，经 shell 的写入另有一条 Bash 钩子拦，任何绕行都会记进项目根的.academic_gate_audit.jsonl供用户复核）。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），拦截层不在岗，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。签字与它签的那份大纲绑定：节号/标题/层级/顺序任一变化（含只增不删的细化扩展），下次写正文会被门禁拦下并逐条列出哪几节变了，须由用户重新确认后重跑本命令；进度、统计、时间戳这类变动不触发重签。⚠️ 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。
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。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）。pending_template（最小必填字段见 ## Style Selection Gate）。--format-profile-json / --project-info-json 写入，而非仅留在 prose memory。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。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）。--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。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）。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。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。new_refs 核真伪， 去重并表（DOI→PMID→归一标题）+ 分配稳定 id + 同步 upsert 。核验失败的直接丢弃、打回子代理改写该处引用。atomic_md_workflow.py section-snapshot --chapter N --section X.Y。每节小结完成即快照。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）。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：
python scripts/delegate_review.py pack --checklist references/dod_checklist.json --gate section-dod --files <本节文件>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。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。
atomic_md_workflow.py merge --chapter N --to-docx。format_profile.status == pending_template 时 markdown_to_docx.py 拒绝生成 .docx，不得手动绕过转换器。atomic_md_workflow.py self-check --target ".../02_分章节文档/第N章_自动合并.docx"。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）。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：
python scripts/delegate_review.py pack --checklist references/dod_checklist.json --gate chapter-dod --files <章节合并文件>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。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。
state_manager.py write-cycle --chapter N --finalize --summary "..." --snapshot。python3 scripts/git_checkpoint.py commit ${save_path} "[sci2doc] chapter N done"（git 不可用自动 no-op）。atomic_md_workflow.py merge-full --to-docx。规则： 必须先纳入 atomic_md/ 根级前置页 markdown，再合并正文。merge_chapters.py --input-dir .../02_分章节文档 --output .../03_合并文档/完整博士论文.docx --require-high-fidelity。merge_documents.py 优先用 02_分章节文档/ 中已物化的前置页 docx，默认纳入 封面、题名页、独创性声明与授权书。字数：state_manager.py word-count 或 count_words.py <路径>（支持 .md / atomic_md 目录）。
全文质检：check_quality.py "${save_path}/03_合并文档/完整博士论文.docx" --output json --enforce-full-structure --md "${save_path}/03_合并文档_md/完整博士论文.md" --md-checks xref。--md-checks xref 是必带的窄口：md 侧只放行 交叉引用 类，其余 12 类未验证检查（占位标记 会逐条命中 sci2doc 自己强制的 [图]/[表]/[实验] 标记，30 图博论 −30 分）会把总分压穿 80 线、让退出码因与交叉引用无关的理由翻 1。
交叉引用断链门（A5·HALT 交用户裁决·与参考文献门并列）：全文质检 JSON 的 issue_summary.xref_broken > 0 → HALT，列出每条断链的行号 + 原文引用切片 + 指向的编号（issues[] 里 code=="xref_broken" 的条目），交用户逐条裁决（补被引图表/章节、改错编号、或判为假阳忽略），处置后重跑本步至 xref_broken == 0 再放行导出。断链只是 warning（−3 分）、不是硬阻断 code：A5 是启发式提取，硬拦一次假阳就卡死全文总检，故退出码语义不因它改变，靠 HALT 交人工。
参见|详见|另见|参阅|见），按2.3节所述、如3.1节所述、同3.2节方法 这类无引导词句式全部漏检（真稿实测 21 条节级引用 100% 漏检）——xref_broken == 0 不等于全稿引用都有效，只代表"带引导词的那些"没断。本轮有意不扩这个正则：扩了会把大量正文里偶发的"第3节/2.3节"当引用，假阳一起来就得逐条人工排，宁漏勿假阳。② 题注写成 markdown 标题（### 图2-1：题注）或落在代码围栏里时，题注行被跳过 → 该图表进不了目标集合 → 引用它的每一处都变断链（概率低但触发即全量假阳：真稿变体实测 39/39 条引用全部误报）。sci2doc 自家题注约定（[图] 图2-1：… 独立成行）不落在这个形状，但用户手改过题注格式就可能踩到——HALT 清单里若出现"整章/全稿引用集体断链"，先怀疑题注格式，别逐条改编号。③ 代码围栏用了 ~~~——脚本只认三反引号那种围栏，~~~ 包起来的内容不会被跳过，块里举例写的"见图9-9"会被当成正文里的真引用 → 假阳报断链（学位论文里极罕见）。规避：代码块统一用三反引号围栏。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。
数值一致性核查（三层·与参考文献门并列·HALT 交用户裁决）：数值矛盾跨章（摘要 vs 结果 vs 三线表），必须全文级（不挂 Step 6 章级自检，章级只管数值有无 [数据来源] 标记）。读 Step 8 合并产出的 03_合并文档/完整博士论文.docx（中文博论，， 已额外遍历 抽单元格值 ）。
state_manager.py rollback --target snapshot（加 --strict-mirror 严格镜像）。For each research chapter (Chapter 2 to Chapter N-1), keep this order:
绪论章（第 1 章）写法：跨全部研究章的综述
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）。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
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:
| col | col |). Never describe these as prose paragraphs.[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 experimentThe thesis outline must include:
abbreviation_registry.py tablereferences/symbol_table_template.mdRules:
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-）。abbreviation_registry.py process to extract, register, and strip redundant expansions before saving.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。
Before finalizing each chapter:
Run technical self-check（命令见 QUICK_START.md § 7）。
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）。
check_quality.py 检测 cn_sentence_too_long，warning）check_quality.py 检测 cn_sentence_monotone，info）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）- 不在此限）All data tables in the thesis must use three-line (三线表) format.
.md FilesWrite 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:
表 X-X：标题) must appear directly above the table.|---|---|---|) is required between header and data rows.markdown_to_docx.py automatically converts this to a Word three-line table with correct borders.Three-line tables are mandatory in (but not limited to):
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）。
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）。
*...* 包裹。适用对象：
*E. coli*、*Escherichia coli*、*Mus musculus*。*TP53*、*BRCA1*。*p*、*t*、*n*、*F*、*r*（例：*p* < 0.05、*n* = 30）。*in vitro*、*in vivo*、*et al.*、*vs.*。<sup>...</sup>。例：10<sup>6</sup> cells/mL、cm<sup>2</sup>、Ca<sup>2+</sup>。<sub>...</sub>。例：H<sub>2</sub>O、CO<sub>2</sub>、IC<sub>50</sub>、Na<sup>+</sup>/K<sup>+</sup>。
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。**...**，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。，。；：（））；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）。
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）。
All figures must be tracked via figure_map.json to maintain consistent numbering between SCI source papers and the Chinese thesis.
Chinese figure IDs follow the pattern 图{chapter}-{seq}:
图1-1, 图2-3, 图5-6SCI 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).
.md Files[图] 图2-1：PMG对HepG2细胞形态的影响（对应 Figure 1A）
[图] 图N-M markers in subsection .md files.figure_registry.py register for each figure.figure_registry.py validate to check continuity.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。
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。
Mistake: Hardcoding chapter targets without user negotiation.
thesis_profile.json via state_manager.py profile.Mistake: Keeping conflicting old thresholds in docs/scripts.
Mistake: Writing one chapter in a single large markdown file.
Mistake: Skipping self-check and snapshot.
self-check and section-snapshot as hard gates.Mistake: Overly mechanical AI text in final chapter.
check_quality.py 已降为 warning），真实内容不够宁可少写也不得造数据。--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。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。chapter_targets。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。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）。pending_confirm，须用户口述补充后才能引用。materials/ 对应 entry。write-cycle 预写门禁就写新小节，它是唯一加载跨章记忆的机制。delegate_review verify 未 exit 0 就开始下一节／下一章。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。
以下话术可直接复制粘贴给 AI，逼它把过程摊到明面上：
references/word-format-spec.md。**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。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_guard.py --require-mcppython3 scripts/citation_renumber.py merge-refs --root . --return .write_return_X.Y.jsonchapter_matrixatomic_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）。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。[@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）。${save_path}/atomic_md/第{chapter}章/，命名 {section_number}_{section_title}.md（如 2.1_研究对象.md）。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。[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。abbreviation_registry.py process --file ... --in-place，然后更新 chapter_index.json key_facts（AI 责任），再进 Step 4。numeric_candidates.pydoc.tableslocation.source=="table"① 第 1 层确定性锚：python scripts/numeric_candidates.py --manuscript "<项目根>/03_合并文档/完整博士论文.docx" --project-root "$WORKROOT" → 产 $WORKROOT/numeric_candidates.json。
② 第 2 层独立检测子代理（非作者自检·I2）：派一个 fresh context、没参与撰写的独立检测子代理（TaskCreate/spawn_task），只喂 $WORKROOT/numeric_candidates.json + 全文 docx，不给撰写过程上下文/作者意图（防继承作者确认偏误，否则漏看的真矛盾第 3 层永远看不到→系统性假阴）。子代理产出零容差二元 schema [{"metric","same_measurement":bool,"values":[{"id","raw","location":{"region","para_index"}}],"conflict":bool,"evidence_quote","finding"}]（无 tolerance_state、无 severity）：先判是否同一指标/对象/分组/时间点/单位（跨措辞语义归一、跨单位如 μM vs nM 由 LLM 换算判；中文线索照吃），仅对同一测量判是否完全相等，same_measurement==true && 非完全相等 → conflict=true；不同剂量组/时间点/亚组/单位的正常差异不报。样本量 n 跨位置核对：核对同一实验/同一组的样本重复数 n（metric_clue=="样本量"）是否跨方法学 / 图注 / 结果与讨论三处一致；防假阳：不同图/不同实验的 n 本可合理不同，只有多处 n 明确指向同一实验、同一组样本时其不一致才报 conflict，无法确认的按 same_measurement=false 不报（拿不准交人工）。降级：派不出真正独立子代理时不得自问自答冒充，标注"数值一致性未经独立检测"交用户人肉核。
③ 第 3 层反向验证：每条 conflict==true 过 delegate_review.py（不改它，只 pack/verify，gate=numeric-verify，checklist 内自由 key，不查 gate_registry）。动态合成 $WORKROOT/numeric_verify_checklist.json：item 只放两处 raw/location/metric + 核验所需原文切片（绝不放子代理 finding/reasoning），默认硬项（不标 "severity":"soft"）；≥3 值的组拆成两两配对的多个 item（id num-<组>-<配对序>，任一配对 pass → 该组整体保留、全部 fail → 剔除）。🔴 check 逐字用零容差极性模板（禁占位符、禁自由发挥）：
"到给你的原稿全文里独立核实：
{locA}处的值『{valA}』与{locB}处的值『{valB}』，两者据称都是指标『{metric}』的测量结果。请逐字回源确认两点——(1) 两处是否确指同一指标、同一测量对象、同一分组、同一时间点、同一单位（即本就应当相等；跨单位如 μM vs nM，请换算到同一单位后再判是否本应相等）？请到原文找出各自邻近的分组/剂量/时间点/亚组/单位线索比对。(2) 若确为同一测量，两值是否非完全相等（零容差：只要不是完全相同的数值即算不等，含末位舍入差异如 58% vs 58.3%）？只有『同一测量且非完全相等』才判 pass（矛盾属实，保留交人工裁决）；只要发现两者其实是不同分组/不同时间点/不同亚组/不同单位（正常差异），或换算后完全相等，一律判 fail（非矛盾，剔除）。 evidence 必填：逐字引出 A、B 两处原文句及各自的分组/时间点/单位线索。"
--files 给全文 docx；pack → 独立空白子代理逐条裁 pass|fail|na 附逐字证据 → verify。verdict 映射：pass→confirmed（矛盾属实）；fail/na→refuted（剔除）；verify 的 problems（空证据/未裁决/verdict 非法）照 fail-closed 视为未核验、不进清单（宁漏报）。极性写反 = 假批评全放行，务必对准 pass=矛盾属实。 ⚠️ 退出码陷阱（务必理解）：本 numeric-verify 复用通用门禁 delegate_review，任一 item fail 会让 verify 报 ok=false / exit 1 / stderr『盲检未通过』——但在数值反向验证里 fail = 成功剔除假矛盾 = 正常好结果。主 agent 必须忽略退出码，只读返回 JSON 的逐条 verdict + problems：verdict=pass→confirmed 保留、fail/na→refuted 剔除、problems 内→fail-closed 不进报告。切勿把 exit 1 误读成核查失败 / 报告不能完成。stderr 文案同样极性反转：『盲检未通过(fail-closed)：不得向用户声明本节/本报告完成』是通用文案，在 numeric-verify 里恰恰打印在最好的结果上（全部 fail = 假矛盾全被剔除），不得照抄转达用户、不得据此判数值门未完成。
④ HALT：命中 confirmed conflict → HALT 交用户裁决（列 metric + 两处 raw/location + evidence_quote），暂停本步、用户逐条裁决是否需统一，处置后重跑至无 confirmed conflict 再放行导出。数值门为 HALT 交人工，与参考文献硬门并列，不 auto-block 硬拦、不静默判等放过。
方法学漏写核查（M，三层·章级 scoping + 章范围门·与数值门并列·HALT 交用户裁决）："结果做了某实验、该章方法学没交代"在学位论文里比期刊稿更高发——方法学被拆到各研究章重写，跨章漏写没有任何现役护栏（S1「实验-方法映射」只做 [实验]/[对应实验] 符号级闭合，管不住"标记齐了但方法学正文没写这个方法怎么做"）。读与数值门同一份 03_合并文档/完整博士论文.docx（材料与方法强制三张表 → docx 表格 walk 是头号用例，methods_terms.py 已额外遍历 doc.tables 抽单元格，命中记 location.source=="table"）。
① 第 1 层弱锚焦点图：python scripts/methods_terms.py --manuscript "${save_path}/03_合并文档/完整博士论文.docx" --project-root "$WORKROOT" → 产 $WORKROOT/methods_terms.json（顶层 authority:"weak_focus_map" + method_hits 命中清单 + methods_sections 方法学小节清单（number 带章号前缀，如 2.2/2.2.1/3.2）+ summary；退出码 0=正常含空稿、2=用法/输入/解析错）。落 $WORKROOT 根，不得落进 atomic_md/、02_分章节文档/、03_合并文档*/ 等托管 glob（否则触发派生稿/signoff 门禁）。弱锚非权威真值——只帮第 2 层聚焦、给第 3 层回源锚点，从不判"漏写"。降级：methods_terms.py exit 2 或 JSON 缺失/损坏 → 第 2 层降级为纯全文语义跑 + 告警（它本就被要求不依赖弱锚），不得静默跳过。
summary.weak_anchor_suspect（脚本已把判据 method_hits > 0 且 methods_sections == 0 下沉成确定性布尔量，stdout 与 methods_terms.json 两处都有；主 agent 只读这个字段、别自己算）。true 不是正常空结果，是明确的异常信号——全稿有方法词命中、却一个方法学小节都没认出，最常见原因是该稿方法学小节名不在 numeric_candidates._REGION_KEYS 词表内（词表永远可能漏），后果是 region 全程停在 Body、表格命中退化成零信息、章范围门兜底判据把每章都判"无方法学结构→跳过"、M 整条线空转但 exit 0 + JSON 合法，上面那条降级条款（只认 exit 2/JSON 坏）永远不触发，用户以为 M 跑过了。必须告警、不得当正常：向用户打印「⚠️ 弱锚异常：检出 N 条方法词命中、但识别到 0 个方法学小节，疑似贵稿方法学小节标题写法不在词表内 → 本轮 M 判定不可靠」，并交用户确认（贵稿方法学小节实际叫什么/是否确无方法学结构）后再继续；继续时按"无弱锚"跑第 2 层纯全文语义，章范围门只用主判据 chapter_role、禁用 methods_sections 兜底判据（它此刻恒为空，用了就是全章跳过）。weak_anchor_suspect == false 才照常跑、不告警（含 method_hits == 0 的通篇无方法词稿，那是正常空结果，字段恒为 false）。② 第 2 层独立检测子代理（非作者自检·I2）：派 fresh context、没参与撰写的独立检测子代理（TaskCreate/spawn_task），只喂 $WORKROOT/methods_terms.json + 全文 docx，不给撰写过程上下文/作者意图（防继承作者确认偏误，否则漏看的真漏写第 3 层永远看不到→系统性假阴）。判每个本研究做的实验方法在其所属章的方法学里有没有交代，报 methods_missing。产出 schema [{"chapter":N,"method","used_in_study":bool,"methods_section_covers":bool,"methods_missing":bool,"evidence_quote","finding"}]（判据 used_in_study==true && methods_section_covers==false → methods_missing=true）。下游路由：methods_missing==true 进第 3 层；used_in_study==false（引用他人/背景）或 methods_section_covers==true 丢弃。通用约束（逐条写进 prompt）：① 弱锚非穷尽：method_hits 只是字面命中参考，必须自行通读结果与讨论、语义识别词典外方法（含隐含表述如"散点图门控"→流式），不得只盯 method_hits；② 只判本研究做的（头号假阳防线）：绪论/背景/讨论里引用他人研究提及的方法（"既往研究采用…"）与"将来/拟/计划"的未来工作一律不报（判据 = 人称时态 + region + has_figure_adjacent + 语义，拿不准交第 3 层兜）；③ "交代了"从宽三选一（任一即 methods_section_covers=true）：该章方法学出现方法名（标题或描述怎么做的句，不要求可复现）/ 主文指向补充材料或附录 / 方法学引用文献描述该方法（"方法参照文献[X]"/"as previously described [12]" 带引文标记）。降级：派不出真正独立子代理时不得自问自答冒充，标注"方法学一致性未经独立检测"交用户人肉核。
⚠️ ③ 三种低频形态会假阳（2026-07-28 复查实测补记，纯提示不改代码）：四级标题 #### 3.1.1.1 缓冲液（本技能自身强制 ≤3 级并把 #### 判 error，故管道内该引用本就是真断链；仅用户手写四级标题时才是假阳）、标题编号后无空格 ### 3.2.1材料来源（本技能生成的标题带空格，中文作者手写偶尔不带）、~~~ 围栏（围栏跳过只认 ```，学位论文用 ~~~ 极罕见）。三者均低频，处置同上：整章/全稿集体断链先怀疑格式，别逐条改编号。
methods_section_covers=true；第 M 章（M≠N）的方法学交代过不算——学位论文每个研究章是一次独立研究、各有完整的材料与方法。不逐章闭合 = 第 2 章方法学声明的方法会把第 4 章的漏写判成"已覆盖"，M 在多章博论上系统性假阴、等于白挂。已知缺口（明写）：method_hits[] 没有 chapter 字段，章归属须子代理自己从四个确定性线索推断——全文里的章标题 第N章 …、method_hits[].location.para_index 单调序（source=="table" 的为 null，靠 region + 全文定位）、methods_sections[].number 的章号前缀（. 前第一段即章号，即"第 N 章方法学写了哪些小节"）、region 逐章正确翻转（Methods→Results→Methods→…）。这是 prompt 级要求、非脚本保证。research 就跑（宁多跑、第 3 层兜假阳）：主判据 = 复用现役确定性章色分类器 state_manager.chapter_role(project_root, N)（读 project_state.json.outline 的章标题：含"绪论"/"引言"→intro；含"结论"/"总结"/"小结"/"展望"→conclusion；其余→research）；兜底判据（outline 缺失/为空/查不到该章标题时）= methods_terms.json.methods_sections[].number 里有无 <章号>. 前缀条目（有=该章有方法学结构=跑，无=跳）。⚠️ 兜底判据只在弱锚可信时可用：若第 1 层的 summary.weak_anchor_suspect == true，methods_sections 恒为空 → 兜底判据会把每一章都判成跳过、M 全线空转，此时禁用兜底判据、只认主判据。判跳过的章要向用户打印"第 N 章（绪论/结论）无实验方法学结构，跳过方法学漏写核查"。⚠️ 主判据的 "小结" 关键词只比对章标题、不比对小节（各研究章末小节都叫"小结"，正常不误伤），但「第4章 机制小结与展望」这种章名会被主判据误判 conclusion → 靠兜底判据（该章有 4.2 材料与方法）救回，取或即为此。③ 第 3 层反向验证：每条 methods_missing==true 过 delegate_review.py（不改它，只 pack/verify；sci2doc 的 delegate_review.py 与 reviewer-simulator 逐字节同款 base，无 fork 差异。gate=methods-verify，checklist 内自由 key，不查 gate_registry）。动态合成 $WORKROOT/methods_verify_checklist.json：item 只放 章号 + {method} + 结果处用到该方法的原文命中句（弱锚 sentence 或第 2 层 evidence_quote）+ 核验所需切片（绝不放子代理 finding/reasoning、不放 methods_terms.json），name 必须带章号让核验人知道要核的是第 N 章的方法学而非全文任何一处方法学，默认硬项（不标 "severity":"soft"）；--files 给全文 docx（让核验人独立回源判"本研究 vs 引用他人"、判该章方法学到底写没写）。🔴 check 逐字用两条件极性模板（禁占位符、禁自由发挥，{method} 填方法名）—— 两条件同时成立才 pass：
"到给你的原稿全文里独立核实两点——(1) 结果/讨论是否确实报告了本研究做的『{method}』（有对应实验数据/图/门控/条带等本研究结果，而非仅在背景/引言/讨论里引用他人研究提及该方法，也非讨论/局限里"将来/拟/计划/would/planned to/future work"等表述里打算做但本研究并未做的未来工作/计划实验）？请回源找邻近的数据/图引用与人称/时态/引文线索比对。(2) 方法学章节是否确实【完全没有】交代『{method}』——须同时满足三个『没有』才算完全没交代：(2a) 既无该方法的小节标题、也无任何描述其如何做的句子；(2b) 也没有任何指向补充材料/附录的表述（如『见补充材料』『详见附录』『see Supplementary Methods』『described in the Supplementary/Supporting Information』）；(2c) 也没有【引用文献描述该方法】的表述（如『方法参照文献[X]』『按照[X]的方法进行』『as previously described [12]』这类带文献引用标记的方法指向）。只要出现 (2b) 指向补充材料 或 (2c) 引用文献描述该方法，即算已交代、不算漏写。只有『结果确实用了本研究的该方法』且『方法学确实没写、没指向补充材料、也没引用文献描述该方法』两条同时成立才判 pass（漏写属实，保留交人工裁决）；只要发现方法学其实写了该方法（哪怕只一句）、或主文有指向补充材料的交代、或方法学有引用文献描述该方法（带引文标记）、或结果里的该方法其实是引用他人研究/背景讨论（非本研究做的），一律判 fail（非漏写，剔除）。 evidence 必填：逐字引出结果处用到该方法的句 + 方法学处（有则引出该句证明写了/引出指向补充材料或引用文献的句，无则说明通读方法学未见）。"
pack → 独立空白子代理逐条裁 pass|fail|na 附逐字证据 → verify。verdict 映射：本研究确用 AND 该章方法学确未写、未指向补充材料、未引用文献描述 → pass=confirmed 保留交人工；方法学其实写了 / 主文指向补充材料 / 方法学引用文献描述该方法 / 结果只是引用他人 → fail=refuted 剔除；na 同 refuted 剔除；verify 的 problems（空证据/未裁决/verdict 非法）照 fail-closed 视为未核验、不进清单（宁漏报）。极性写反 = 假批评全放行，务必逼核验人独立确认条件 (1)"本研究做的 vs 引用他人" 与条件 (2) 两类从宽交代 (2b) 指向补充材料/(2c) 引用文献描述该方法。 ⚠️ 退出码陷阱（同数值门）：任一 item fail 会让 verify 报 ok=false/exit 1/stderr『盲检未通过』——但在 methods-verify 里 fail = 成功剔除假漏写 = 正常好结果。主 agent 必须忽略退出码，只读返回 JSON 的逐条 verdict + problems。切勿把 exit 1 误读成核查失败。⚠️ ：那句『盲检未通过(fail-closed)：不得向用户声明本节/本报告完成』是 的通用文案，在 methods-verify 里（全部 fail = 假漏写全被剔除、无一条需 HALT）。；同理全部 pass（真漏写全坐实）反而不打印这句。判 M 是否完成只看：三层都跑到了 + verdict 逐条读到了。
④ HALT：命中 confirmed → HALT 交用户裁决（列 第N章 + method + 结果处原文切片 + evidence），暂停本步、用户逐条裁决（补写该章方法学 / 判为引用他人不需补 / 判为假阳），处置后重跑 M 至无 confirmed 再放行导出。与数值门同档，不 auto-block 硬拦、不静默放过。⚠️ 已知局限（须向用户交代）：① 材料与方法强制的试剂/仪器表里出现方法名（如"TUNEL试剂盒"）按从宽口径算已交代，但列了试剂 ≠ 写了怎么做，方向为少报（宁漏报）；② 仅核主文、不读附录/补充材料文件，方法完全下沉附录且主文只字未提的漏报核不出。
英文摘要规则（Abstract 专用）：
, reflecting/ensuring/highlighting/demonstrating/suggesting... 悬垂分词（改为独立句）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）
Finalize snapshot + gate completion
delegate_review