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sn-report-format-discovery/SKILL.md
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@@ -0,0 +1,263 @@
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name: sn-report-format-discovery
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description: "[sn-deep-research 辅助] 发现特定报告类型的结构规范与写作约束，为 sn-research-planning 的 report_shape 提供依据。单独使用：用户问这类报告应该长什么结构。"
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# Report Format Discovery
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回答“这类报告应该长什么样”。它研究的是**报告格式本身**，不是正文事实、研究结论或执行计划。
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这个 skill 既可以：
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- **独立使用**：用户单独询问某类报告的标准结构、章节建议、必备元素和写法约束。
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- **嵌入 deep research**：为 `plan.json.report_shape` 或其他结构化格式规格提供依据。
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## 核心原则
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- **格式本身是可研究对象**：优先查标准制定者、发布机构、期刊/监管/行业组织的原文。
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- **可信来源优先于通用模板**：宁可基于 1-2 个高可信来源抽结构，也不要用二手教程拼凑。
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- **标准与范例互补**：标准说明“应包含什么”，高质量范例说明“实际如何组织”。
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- **只抽结构，不抽结论**：只产出章节、必备元素、风格约束、反模式和适用场景。
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- **输出服从调用场景**：独立使用时直接返回格式规格；嵌入工作流时适配调用方要求的字段结构。
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## 适用场景
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优先覆盖 deep research 常见的 6 类场景：
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1. **行业 / 市场 / 竞品 / 趋势研究**
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2. **技术选型 / 架构评估 / 产品方案比较**
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3. **政策 / 法律 / 监管 / 公共事务**
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4. **学术 / 医学 / 社科综述与证据整合**
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5. **尽职调查 / 实体调查 / 风险审查**
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6. **事件追踪 / 时间线还原 / 事实核查**
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如果用户请求不属于以上场景，也可按“最接近的报告类型”处理，不要强行套模板。
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## 输入
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可接受最小输入：
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- 用户原始请求；或
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- `{report_dir}/request.md`
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可选补充输入：
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- 明确的 `domain`
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- 明确的 `genre`
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- `audience` / 使用场景
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- `region`
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- 调用方要求的输出路径或输出 schema
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若输入不足，先从请求中推断：
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- `domain`：研究领域
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- `genre`：报告类型，如行业研究、技术选型、政策简报、学术综述、尽调、事件追踪
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- `audience`：目标读者和使用场景
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- `region`：中国、美国、欧盟、全球等；无明确要求可留空
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## 执行流程
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1. **识别报告任务**：判断用户要写的是哪类报告，服务什么判断或决策。
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2. **锁定场景类型**：把任务归入最接近的核心场景，不要混用多个主类型。
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3. **选择可信入口**：按场景选择标准、模板、权威指南、真实高质量范例。
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4. **筛选来源**：优先原始来源，剔除教程、营销文、新闻转述和低质量聚合。
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5. **抽取结构**：提取章节、必备元素、图表/表格、语气约束、反模式。
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6. **判断是否足够**：若已有 1-3 个可信来源且结构趋于稳定，即可停止。
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7. **适配输出**：按独立模式或工作流模式输出格式规格。
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## 来源优先级
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按场景选入口，不要机械地全搜。
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### 1. 学术 / 医学 / 社科综述
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优先级：
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1. 报告规范或方法学组织：EQUATOR、PRISMA、CONSORT、STROBE、Cochrane、NLM、APA 等。
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2. 目标领域顶级期刊的 author guidelines / guide for authors。
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3. 高质量综述论文、官方 handbook 或系统综述教学资料。
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### 2. 行业 / 市场 / 竞品 / 趋势研究
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优先级：
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1. 监管披露模板、交易所披露要求、行业协会标准。
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2. 头部咨询、投研、产业机构发布的完整研究报告。
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3. 大型机构、国际组织或统计机构的行业分析框架。
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### 3. 技术选型 / 架构评估 / 产品比较
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优先级：
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1. 官方评估框架、采购/招标模板、架构决策记录规范、云厂商/标准组织最佳实践。
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2. 高质量技术选型文档、架构评估模板、企业 RFC / ADR 范式。
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3. 头部工程团队公开的评估矩阵或对比报告。
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重点抽取：
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- 评估维度
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- 比较矩阵
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- 约束条件
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- 风险与取舍
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- 推荐与适用场景
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### 4. 政策 / 法律 / 监管 / 公共事务
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优先级：
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1. 政府、监管机构、法院、国际组织的正式文档或模板。
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2. 智库、政策研究机构、议会/国会研究服务机构的报告格式。
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3. 同类政策简报、法律备忘录、监管说明的高质量范例。
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### 5. 尽职调查 / 实体调查 / 风险审查
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优先级：
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1. 监管披露要求、合规审查清单、审计/风控框架。
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2. 投资、咨询、法律、审计机构常见尽调结构。
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3. 公开可得的高质量尽调模板或调查框架。
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重点抽取：
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- 对象概览
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- 核心风险类别
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- 证据缺口
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- 红旗事项
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- 结论等级或后续动作
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### 6. 事件追踪 / 事实核查 / 时间线还原
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优先级：
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1. 主流事实核查机构方法说明。
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2. 调查报道、事件复盘、事故报告、官方通报的结构。
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3. 新闻编辑手册或调查型报道格式规范。
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重点抽取：
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- 时间线
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- 各方说法
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- 已确认 / 未确认事实
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- 证据等级
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- 后续影响
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## 采信规则
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采信来源前，先判断它是否真的能用于抽结构。
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正向信号至少命中 2 项：
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- 来自官方机构、期刊、标准组织、监管机构、国际组织或公认头部机构。
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- 是 PDF 原文、官方页面、author guidelines、handbook、checklist、template 或完整报告。
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- 有明确标题层级、目录、章节说明、checklist 或必备元素列表。
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- 有发布机构、日期、版本号、DOI、文档编号或法规编号。
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- 内容足够完整，能抽结构，而不是只有摘要。
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命中任一负向信号则丢弃：
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- “如何写报告”的个人教程或营销文章。
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- 新闻稿、媒体摘要、二手转述。
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- 内容聚合站、论坛回答、博客搬运、低质量下载站。
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- 正文过短，无法看到结构。
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- 来源身份不明或无法确认发布机构。
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不要为了凑来源数量降低采信标准。
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## 搜索退出
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- 理想情况：采信 2-3 个来源后停止。
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- 如果只有 1 个高可信标准来源，也可以输出格式规格，但要说明来源有限。
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- 如果 6-8 轮搜索仍无可信来源，回退到通用结构，并说明回退原因。
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- 不要重复搜索同一个入口；换关键词、机构类型或报告类型视角。
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## 抽取内容
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只抽这些内容：
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- 报告类型名称和适用场景
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- 推荐或强制章节结构
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- 每个章节必须包含的元素
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- 非章节必备元素，如矩阵表、方法说明、风险清单、流程图、摘要格式
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- 风格和约束，如客观语气、证据等级、披露口径、是否区分事实与判断
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- 对后续研究或成稿会产生约束的结构要求
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不要抽这些内容：
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- 来源报告的具体结论
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- 与用户主题无关的行业观点
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- 正文事实材料
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- 正式引用编号或参考文献列表
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## 输出模式
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根据调用场景输出，不强绑单一文件名。
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### 模式 A：独立使用
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如果用户只是问“这类报告应该怎么写 / 应该有哪些章节 / 有没有标准结构”，直接在对话中或按用户指定路径输出格式规格。
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推荐结构：
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```json
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{
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"genre": "报告类型",
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"domain": "研究领域",
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"audience": "目标读者",
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||||
"format_basis": [
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{
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"type": "standard_guideline | official_template | real_exemplar | domain_convention | fallback",
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||||
"name": "来源名称",
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||||
"url": "来源 URL，如有",
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||||
"credibility_reason": "为什么可信",
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||||
"what_extracted": "从中抽取的结构要点"
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}
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],
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"sections": [
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{
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"name": "章节名",
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"required": true,
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||||
"purpose": "该章节承担什么功能",
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"elements": ["必须包含的内容"],
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||||
"source_basis": ["对应 format_basis.name"]
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}
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],
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||||
"mandatory_elements": ["必须包含的非章节元素"],
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||||
"style": {
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"tone": "写作风格",
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||||
"tables_or_figures": ["推荐的表格或图"],
|
||||
"domain_specific_metrics": ["领域特有指标或口径"],
|
||||
"anti_patterns": ["不应做的事"]
|
||||
},
|
||||
"fallback_used": false,
|
||||
"fallback_reason": null
|
||||
}
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```
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### 模式 B：deep research / planning 内嵌
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如果调用方需要把结果放进 `plan.json.report_shape`，保留至少这些信息：
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- `format_basis`
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- `sections`
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- `mandatory_elements`
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- `style`
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如果本地 schema 更简化，可以压缩字段，但不要丢掉“结构依据”。
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## 质量门槛
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- `sections` 来自可信来源的结构抽取，而不是凭空生成。
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- 每个 `format_basis` 都说明可信原因和抽取内容。
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- `mandatory_elements` 和 `style` 能帮助后续研究或成稿判断需要什么材料。
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- 若不是 fallback，至少有一个可信来源支撑结构。
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- 若使用 fallback，必须说明搜索失败原因和回退逻辑。
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- 输出必须能被单独使用，而不依赖 deep research 其他阶段。
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## 常见失败
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- 使用二手教程替代标准原文。
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- 找到真实报告后抽取其结论，而不是结构。
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- 把格式规格写成研究计划或终稿大纲。
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- 忽略受众和使用场景，套通用模板。
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- 为凑来源数量降低可信标准。
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- 只适配 deep research，导致单独使用时不可读或不可复用。
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