yzr-writing-review

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把文字 review 约束成发现可追溯、结论可执行的产物

输入与输出

方向	内容
输入	被审对象（文字 / 文档），可选附参照输入（SSOT 检查用）；多文件时互为参照输入，跨文档规则组随之启用
输出	对话式分析回答或报告形态，路由见章节

执行原则

1. 不主动改文件：产出是结论 / 报告，用户明确点头后才走改写（见章节）
2. 每条发现可追溯：映射到至少 1 个 catalog 规则名
3. 范围收敛：只审 catalog 收录的场景；事实存疑只指出位置让用户人工核对、不展开验证
4. 产物留在对话内：报告 / 结论不落成文件（落文件即成无人维护的第二真源）；多模型管线的 中间产物（物化快照、扫描候选落盘）不受本条约束，落盘口径见多模型编排
5. 自审合规：成文产物（报告形态输出 / Step 6 改写全文）交付前用 Step 2 的扫描脚本机检 （对话内的先物化成临时文件），把归因于自己的命中清零；引用被审原文产生的命中免裁，其余豁免口径见 章节；自己行文出现被判罚的记号等于结论失信

评审立场

立场五条单源在章节，默认路径与多模型评审员以该节为准

工作流

Step 1: 收集输入

解析输入，确定语言 + 文体 + 篇幅；判断有无参照输入。目录形式默认只含 .md 行文文件， 其余文件用户点名才进被审对象集。篇幅以 python3 tools/count_words.py <被审对象> 计（粘贴文字先物化成临时文件；从 skill 根运行），> 2000 字时与用户确认分段粒度 （按章节 / 按小节；多文件时可按文件），发现按该粒度分批呈现

Step 2: 加载 catalog 并补齐

必读 ref/catalog.md。可机械判定的候选先跑扫描：python3 tools/scan_fingerprints.py <被审对象>（从 skill 根运行；命中按对应规则处置，豁免按 章节）。随后用 catalog 规则补齐发现；无参照输入时在结论里明确"本次只审文档内"。用户显式要求多模型 / 交叉评审时本步的发现生产整体改走多模型编排的 subagent 逐票，编排者不再自产发现

Step 3: 形态路由

默认进 对话式分析回答（见章节）；用户明确要报告时进 报告形态（见章节）；形态可中途切换

Step 4: 对话式分析回答（默认）

1. 理解复述：先用 2-4 句讲清这段文字在说什么（核心主张）与逻辑怎么走（论证链条）， 拿不准处显式说"这里我理解为 X，若不对请纠正"
2. 结论先行：一句话给出"有没有问题"（没有就说明理由，收尾）
3. 列要点：按文档位置顺序（file:line / 章节先后），发现自带处置，不加严重度分级标签 （Blocker / P0 类）；发现 ≤ 3 条直接给全（位置 + 规则名 + 问题 + 建议）；> 3 条给全量简表（每条一行）
4. 收尾问询：发现多时问"逐条过一遍还是出一份报告"；逐条过按文档位置顺序逐条呈现， 格式"1/3 位置 规则名：问题 + 建议。接受 / 改判 / 跳过 / 追问？"，每条等用户表态照词义处置，追问展开后进下一条
5. 逐条过完全部后输出汇总（接受 / 改判 / 跳过 计数 + 采纳清单），询问是否转报告形态 或进入改写（见章节）

Step 5: 报告形态

按 ref/report-template.md 的节序输出（模板首节即理解复述）；末尾问用户下一步（细化 / 逐条过 / 改写）

Step 6: 改写承接（确认后）

对每条接受的发现，执行对应 catalog 规则的修法；静默路径、执行约束、输出与自检见 改写承接