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refactor(skill): split discovery and evidence molecules
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f533b6e6e3
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@ -1,3 +1,108 @@
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# discover-papers
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Search for and discover new papers relevant to the project.
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从文献库中发现和检索论文，返回候选清单（candidate list）。
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## 前置条件
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- bootstrap 已完成（有 `$VAULT`、`$PYTHON`、`$LIT_DIR`）
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## 步骤
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### Step 1: 解析用户搜索意图
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提取以下信息（缺什么就问用户）：
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- **搜索词**：关键词、作者名、年份
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- **范围**：domain（如"骨科"）、不指定=全库
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- **过滤条件**：OCR 状态、年份范围（`--year-from`/`--year-to`）、lifecycle
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### Step 2: 执行元数据搜索（`paperforge search`）
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```bash
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$PYTHON -m paperforge --vault "$VAULT" search <query> --json --limit 15 \
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[--domain "<domain>"] \
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[--year-from <N>] [--year-to <N>] \
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[--ocr <done|pending|failed|processing>] \
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[--lifecycle <indexed|pdf_ready|fulltext_ready|deep_read_done>]
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```
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返回 JSON 结构（候选论文清单）：
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```json
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{
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"ok": true,
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"data": {
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"query": "<query>",
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"matches": [
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{
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"zotero_key": "ABC12345",
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"title": "论文标题",
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"year": "2024",
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"first_author": "Smith",
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"domain": "骨科",
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"ocr_status": "done",
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"deep_reading_status": "pending",
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"lifecycle": "pdf_ready",
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"has_pdf": true
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}
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],
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"count": 5
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}
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}
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```
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- 如果 `ok: false` → 报告 `error.message`，问用户是否换搜索词
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- 如果 `data.count == 0` → 告知用户无结果，建议换词或扩大范围
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- 如果 `data.count > 0` → 进入 Step 3
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### Step 3: Top-hit 富化（`paperforge paper-context`）
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对每个 match，调 `paper-context` 获取更详细的可读状态：
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```bash
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$PYTHON -m paperforge --vault "$VAULT" paper-context <zotero_key> --json
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```
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目的：拿到 `ocr_status`、`prior_notes` 数量、`analyze` 状态，帮助用户判断哪些可以直接读。
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### Step 4: 展示候选清单
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格式（每条一行）：
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```
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找到 N 篇匹配 "<query>"：
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[1] ABC12345 | Smith 2024 | 论文标题 | 骨科 | OCR: done | 精读: pending | 阅读笔记: 3
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[2] DEF67890 | Jones 2023 | 论文标题 | 骨科 | OCR: done | 精读: done | 阅读笔记: 0
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[3] GHI11111 | Wang 2022 | 论文标题 | 骨科 | OCR: pending | | 阅读笔记: 0
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```
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关键字段：`zotero_key`、`first_author`、`year`、`title`、`domain`、`ocr_status`、`deep_reading_status`
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### Step 5: 等用户选择后续操作
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展示候选后不要自己决定下一步。等用户说：
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- "读一下 [1]" → 路由到 `read-known-paper.md`
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- "精读 [2]" → 路由到 `deep-analyze-paper.md`
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- "换个关键词" / "refine" → 回到 Step 1
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- "不找了" → 结束
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## 过渡路由
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| 用户动作 | 路由目标 |
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|---------|---------|
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| 用户选了一篇论文 | `read-known-paper.md` |
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| 用户想重新搜索、缩小范围 | 返回 Step 1（refine） |
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| 用户想精读（deep read） | `deep-analyze-paper.md` |
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## 禁止
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- 不要在搜索结果中替用户决定读哪篇
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- 不要在搜索阶段读全文
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- 不要对 0 结果硬猜路径
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@ -1,3 +1,94 @@
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# find-supporting-evidence
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Find evidence to support a specific claim or question.
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为特定论点或问题查找文献中的证据支持。
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## 前置条件
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- bootstrap 已完成（有 `$VAULT`、`$PYTHON`、`$LIT_DIR`）
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- `atoms/retrieval-routing.md` 已就绪（提供检索梯级选择）
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## 步骤
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### Step 1: 解析用户证据需求
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提取以下信息（缺什么就问用户）：
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- **论点/问题**：用户需要支持的具体主张或疑问
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- **范围限制**：是否限定特定 domain、作者、年份
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- **证据类型**：统计结果、方法引用、临床发现、机制解释等
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### Step 2: 检索梯级选择（`atoms/retrieval-routing.md`）
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根据运行时状态选择合适的梯级：
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1. **Ladder B**（优先）-- 用 `rg` 在全文中定位精确证据
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- 先用 `paperforge search` 生成元数据候选集
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- 用 `runtime-health` 或 `paper-context` 筛选有 OCR/全文的论文
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- 在解析后的全文中运行 `rg` 定位匹配片段
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2. **Ladder C**（回退）-- 无 `rg` 时用 `grep`/`findstr`
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3. **Ladder D**（补充）-- 语义候选扩展（仅当 `semantic_enabled && semantic_ready`）
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4. **元数据降级** -- 当没有任何论文有 OCR/全文时，只出候选论文列表，不做片段验证
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### Step 3: 展示分组证据命中（grouped evidence hits with snippets）
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格式：
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```
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找到 N 条与 "<论点>" 相关的证据：
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=== Smith 2024 (zotero_key: ABC12345) ===
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[1] 第 5 页 · 方法部分
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匹配片段："...we used a randomized controlled trial..."
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上下文：在讨论实验设计时作者描述了...
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=== Jones 2023 (zotero_key: DEF67890) ===
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[2] 第 12 页 · 讨论部分
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匹配片段："...our findings align with previous meta-analyses..."
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||||
上下文：作者比较本研究与已有综述的一致性...
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（共 N 条，来自 M 篇论文）
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```
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每项包含：
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- 论文标识（`zotero_key`、标题）
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- 章节或页码引用
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- 匹配片段
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- 简短上下文
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### Step 4: 等用户选择后续操作
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- "看 [1] 的详情" → 路由到 `read-known-paper.md`
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- "保存 [1]" / "记录这条证据" → 路由到 `capture-project-knowledge.md`
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- "换个关键词" → 回到 Step 1
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- "够了" → 结束
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## 过渡路由
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| 用户动作 | 路由目标 |
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|---------|---------|
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| 用户想查看论文详情 | `read-known-paper.md` |
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| 用户想保存证据到项目知识 | `capture-project-knowledge.md` |
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| 用户想重新搜索 | 回到 Step 1 |
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## 元数据降级
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当 `runtime-health` 显示没有任何论文有 OCR 或全文可用时：
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> 精确证据验证受限 -- 降级到元数据级支持
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仅输出候选论文列表（不含片段验证），告知用户当前无法做全文级证据检索。
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## 禁止
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- 不要在没有 OCR/全文的情况下虚构引用位置或片段
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- 不要在没有 `rg`/`grep` 验证的情况下把语义检索结果当最终证据
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- 不要在用户未要求时自动保存证据
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