nature-paper-card

Nature 论文卡片 - 路由器

使用此技能将一篇论文转化为有证据支撑的研究卡片，而不是翻译摘要、通用总结、审稿报告或发表文章。

该技能使用：

• static/core/ 下的静态核心，用于原则、工作流和固定输出契约；
• static/fragments/paper_type/ 下的一个论文类型片段；
• 按需加载的参考资料，用于证据标签、确切的卡片 schema 和研究想法检查。

路由协议

每次都遵循以下步骤。

1. 加载清单和核心层

阅读 manifest.yaml，然后阅读 always_load 下的每个文件。不要仅凭此路由器生成卡片。

2. 确定来源边界

确定可用的材料：

• 包含图表和表格的完整论文；
• 布局不可靠的论文文本；
• 仅摘要或元数据；
• 具有稳定 source ID 的现有 nature-reader 产物。

提供现成的 nature-reader 产物时，优先使用它。不要重复进行完整双语翻译或图表提取。如果只有部分材料可用，请创建明显不完整的卡片，并将每个不受支持的章节标记为 Not assessable from supplied material。

对于 PDF 或 nature-reader source-map JSON，必须使用随附脚本。

1. 将 SKILL_DIR 解析为包含此已加载 SKILL.md 的目录。
2. 验证 SKILL_DIR/scripts/prepare_paper.py 存在。
3. 使用解析后的路径精确运行随附脚本：

python "SKILL_DIR/scripts/prepare_paper.py" INPUT \
  --output WORKDIR/source_bundle.json

当需要视觉页面审阅时，添加 --render-dir WORKDIR/rendered-pages。在起草前检查脚本退出代码和 bundle 验证块。

对于 source-map 输入，还要检查 locator_summary 和 unlocated_blocks。只有 pages 下的记录具有经验证的 PDF 正向页面定位符。缺失或无效的页面定位符会保留在 unlocated_blocks 中，并带有明确状态，且必须以结构化方式引用，绝不能引用为第 1 页。

在 Paper Card 运行期间，绝不要写入内联 Python、临时提取脚本或替代脚本。在正常 Paper Card 运行期间，绝不要修补随附脚本。仅当用户明确要求开发、调试或改进技能本身时，才修改这些脚本。

使用此固定定位符状态机：

• page-grounded：随附脚本成功并验证可靠的 PDF 页面索引。使用 PDF 页面加结构化定位符。印刷页面标签是可选元数据。
• structure-grounded：页面提取不可靠，但可靠的章节、图、表、方程、源块或全文仍可用。不要输出页码引用。
• source-limited：只有摘要、元数据或用户提供的摘录可靠。不要输出页码引用或推断未见证据。

如果准备失败，记录失败。优先使用现有 nature-reader source map 或环境 PDF/OCR 能力，但不要创建替代脚本。然后进入受支持的最强回退模式。

3. 对论文类型进行分类

使用清单选择一个主要 paper_type，并且仅对于真正的混合论文，选择一个次要贡献视角：

• methods
• discovery
• resource
• clinical
• materials
• review

加载主要片段，并且加载不超过一个次要片段。根据论文的论证和证据结构进行分类，而不仅仅是根据其学科。在分析前说明这两个选择。例如，一篇同时引入大量数据集的算法论文，可以将 methods 作为主要视角，将 resource 作为次要视角。

4. 在起草前构建证据基础

在起草前构建一份内部证据清单。至少应枚举：

• 文献元数据与访问状态；
• 研究问题与所声称的贡献；
• 方法组件、假设与数据流；
• 每个主要图、表及关键公式，及其论证作用；
• 实验、基线、指标、消融实验与报告结果；
• 作者陈述的局限性；
• 指向页码、章节、公式、图、表或 nature-reader 块 ID 的稳定来源指针。

然后构建一个紧凑的论断—证据矩阵，将每个核心论断与其支撑证据以及任何未解决的缺口关联起来。

仅在 Section 04、Section 15、文献验证或明确的新颖性检查时使用外部搜索。绝不要将论文自身相关工作的叙述当作经过独立验证的领域历史来呈现。记录上下文模式是 paper-only、targeted external check 还是 externally verified。

5. 生成固定的 Section 01-16 Paper Card

按顺序应用：

1. 核心原则；
2. 所选的论文类型片段；
3. 核心工作流；
4. 输出契约。

在作出分析性或经外部验证的论断前，阅读 references/evidence-and-provenance.md。在起草最终 Markdown 时，阅读 references/card-schema.md。在撰写 Section 16 前，阅读 references/research-idea-gates.md。

写出一份真正的 Markdown 产物，默认名为 paper-card.md。按顺序保留全部 16 个编号章节，但要写 Not applicable 或 Not assessable，而不是虚构内容。

默认匹配用户的语言。技能源与 schema 保持英文，但当用户使用其他语言写作时，应本地化 Paper Card 的标题与正文。保留规范技术术语与公式。

6. 运行有据可依性 QA

在交付前，从 SKILL_DIR 解析捆绑的审计器。在 page-grounded 模式下，运行：

python "SKILL_DIR/scripts/audit_paper_card.py" \
  --card WORKDIR/paper-card.md \
  --bundle WORKDIR/source_bundle.json \
  --locator-mode page-grounded \
  --report WORKDIR/audit-report.json

在任一降级模式下，运行同一审计器而不使用捆绑包：

python "SKILL_DIR/scripts/audit_paper_card.py" \
  --card WORKDIR/paper-card.md \
  --locator-mode structure-grounded-or-source-limited \
  --report WORKDIR/audit-report.json

将最后一个值替换为实际的规范模式。将审计错误视为阻塞项。以科学判断审查警告，而不是机械地压制它们。

同时验证：

• 数值结果与来源一致；
• 证据清单覆盖每个主要图和表；
• 每个主要方法、结果、边界与局限性都有来源指针；
• PDF 页码指针区分 PDF 页索引与印刷页码标签；
• 作者陈述与 Agent 分析相互分离；
• 外部领域历史论断有外部引用或被标记为未验证；
• 所提出的想法是假设，而非新颖性论断；
• Section 17 和 Section 18 不存在；
• 未添加学术英语合集、理解测验或公开文章草稿。

如果审计器本身无法运行，应说明该失败，并仅手动应用其文档化的检查。不要编写替代审计器。

脚本红线

• 不要相对于用户当前工作目录解析捆绑脚本。
• 不要编写或执行内联 Python 来替代任一捆绑脚本。
• 不要创建 extract_pdf.py、parse_paper.py 或其他一次性替代品。
• 不要在正常的 Paper Card 生成请求期间修补技能代码。
• 当准备失败时，不要伪造页码。
• 不要在降级模式下移除所有依据；使用结构定位符或显式来源范围定位符。

与相邻技能的关系

• 当需要全文双语阅读产物、提取和稳定的来源映射时，使用 nature-reader。
• 当需要外部文献来核实领域历史或知识关联时，使用 nature-academic-search。
• 当需要正式的审稿人风格稿件评估时，使用 nature-reviewer。
• 当需要批量发现和轻量级监测笔记时，使用 nature-literature-pipeline。
• 当请求的最终产物是演示文稿时，使用 nature-paper2ppt。

不要将所请求的 Paper Card 悄悄切换为上述任何输出。