当使用者说“这篇建模论文还能怎么提升”“按评分表排修改优先级”“时间不够先改什么”“给我一个论文改进清单”“要不要再加一个高级模型”时使用。
基于现有草稿、模型工作包、批判 findings、评分规则和真实剩余资源建立可定位的 gap register，再按结论影响、评分关联、工作量、依赖与失败风险排序；每项写所需数据/代码/作者决定、验证与验收条件，先给一个最小可行修订，不用装饰复杂度替代证据，不编创新、实验或评委偏好。
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把“论文不够深入”改写成一组能做、能验收、能放弃的具体修订。增强不是继续堆模型；最值钱的改动常常是修掉 一个数据泄漏、补一个简单基线、把作用域写诚实，或让图表能追到运行。
不适用于 / Not for：
paper-structure-coachpaper-structure-coach，结构稳定后再来排增强优先级model-critique-coachmodeling-code-builderlatex-paper-formatter| 输入 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
| 当前论文 / 蓝图 | 是 | 版本、页数、章节、图表和明确缺口；没有草稿时只能规划前置工作 |
| 模型工作包 | 是 | 与论文主张相关的 Q / D / A / M / T / R / F / C |
| 已有审查 | 否 | model-critique-coach findings、老师 / 队友反馈；记录来源，不虚构权威 |
| 评分规则 / 模板 | 否 | 正式规则优先；没有时不猜评委个人偏好 |
| 资源约束 | 是 | 截止时间、成员、可用数据、算力、页数、允许的 AI 使用范围 |
| 不可改项 | 否 | 已冻结的模型、必须保留的版式或提交要求；同时说明冻结风险 |
“还有多久”会改变计划形状，必须来自使用者或正式截止时间；没有就给按依赖排序的 backlog，不编日期。
共享 ID 与状态见 ../_shared/modeling-work-contract.md。
记录论文版本、当前中心主张、已完成的模型 / 运行 / 图表 / 验证、页数和未决问题。没有这个快照，改完后无法判断 增强带来了什么，也容易把原有证据弄丢。
先列 2–4 个有位置与证据的现有强项。强项不是礼貌段落，它们决定哪些部分不该被重写。
从五条路径找缺口并去重：
C -> F / R / T / M / D / A -> Q 证据链断裂paper-structure-coach，本 skill 只排序与追踪）每个 gap 写：精确位置 / IDs、观察证据、影响的主张或评分项、严重度、根因与当前状态。多个反馈若指向同一根因， 合并成一项；不要让“反馈很多”虚增优先级。
优先考虑：
只有当新模型、新参数、新数据或新图能回答一个明确 gap，并有时间完成验证时，才把它列为候选。
每项必须填：
| 字段 | 要求 |
|---|---|
| change | 具体改哪个模型、运行、图表或段落 |
| why now | 关闭哪个 gap / finding / 评分项 |
| expected benefit | 对结论可靠性、解释、决策或可复现性的可观察改善 |
| inputs | 所需数据、代码、来源、作者决定与工具 |
| effort | 人时 / 阶段级估算及依据；没有信息就用 S/M/L 相对量级 |
| dependencies | 必须先完成什么，哪些下游要重跑 |
| validation | 测试、基线、指标和预先规则 |
| acceptance | 什么证据出现才算完成，失败时怎样降级 |
| risk | 最可能卡死或引入新问题的原因 |
| owner type | 需要建模、代码、论文、核查或团队决策；不虚构具体成员能力 |
“让模型更准确”“丰富敏感性分析”“优化表达”都不够具体，不能进入 backlog。
先按硬规则：Blocker / 诚信 / 规则覆盖 > 核心结论证据 > 验证与复现 > 解释与结构 > 装饰。 同层再比较：预期收益、依赖解锁、工作量、失败风险与是否能在剩余时间内闭环。
可以用 High / Medium / Low 或明确的 pairwise 判断，不必编一个看似科学的 8.7/10。如果评分表给权重，引用正式权重；
没有就不自称代表得分提升。
MVR 是在当前资源下能完整闭环的一项或一组最小改动，通常包括：
修根因 -> 重跑受影响结果 -> 更新图表 / 主张 -> 复查限制与复现
它必须有停止条件。若验证失败，计划中预先写退路：保留基线、缩小作用域、删除不受支持主张或明确未解决限制。
“加深度学习 / 多目标优化 / 更多指标”若没有 gap 与验收条件，直接进入 rejected，而不是 Park。
先交 backlog 与 MVR 让使用者确认取舍。确认后把代码任务交给 modeling-code-builder，模型与假设修订交给
model-selection-tutor / modeling-assumption-builder，结构交给 paper-structure-coach，LaTeX 交给
latex-paper-formatter；本 skill 维护状态，不在一个大补丁里同时改模型、跑实验、重写论文和重排格式。
关闭 gap 时附证据 IDs。只是“已经修改文字”不能关闭需要新验证的 finding。
## 当前基线
- version / scope:
- central claims:
- verified strengths:
- constraints:
## Gap Register
| Gap ID | 位置 / IDs | 证据 | 影响 | 根因 | 严重度 | 状态 |
## Enhancement Backlog
| 优先级 | Change | 关闭 Gap | 收益 | 输入 / 依赖 | 工作量 | 验证与验收 | 风险 | 状态 |
## 最小可行修订 / MVR
1. <动作> —— 输入：<...>；验收：<...>；失败退路：<...>
## Now / Next / Park
| 档位 | 项目 | 进入条件 | 停止 / 重开条件 |
## Rejected
| 提议 | 为什么不做 | 什么新证据会改变判断 |
## 交接
- modeling-code-builder: <需要实现 / 重跑的 IDs>
- paper-structure-coach: <需要调整的主张 / 章节>
- latex-paper-formatter: <内容冻结后的格式任务>
- team decision: <必须由作者确认的取舍>
../_shared/modeling-work-contract.md —— 证据状态、稳定 ID 与回退 / 重跑关系../_shared/validation-playbook.md —— 验证、灵敏度、不确定性与稳健性的区别../_shared/paper-argument-checklist.md —— 主张链、章节功能、图表与摘要数字门槛| 版本 | 日期 | 变更 | 类型 |
|---|---|---|---|
| 0.1.1 | 2026-09-26 | 补与 paper-structure-coach 的分流：有草稿但结构不稳先去理结构，gap 路径 4 注明结构重排交给它；执行路由的“对应 skill”改为实名 | patch |
| 0.1.0 | 2026-08-17 | 初始草稿：gap register、完整增强卡、资源排序、MVR、三档队列与拒绝项 | minor |
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当学生说"Common App 活动栏写不下"、"这段活动描述超字数了"、"帮我把这几条压到限制内"时使用。先按官方申请表核对当季字符限额，再逐条检查；一次把所有条目量完并直接给出压缩版，只在需要砍掉实质内容时才用选择题问该保哪部分。每改一版都用工具重新数一遍字符，绝不凭感觉说"这样应该够了"。只压缩，不代写空白。
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当学生说"我参加过一些活动但没整理过"、"帮我把经历录进去"、"我的活动档案是空的"时使用。让学生一口气把记得的活动说出来，直接把这段话拆成结构化的长期事项（角色、组织、起止时间、做了什么、结果、级别），说不清的字段留空标"待补"而不是编，再用一张选择题卡把级别判定与是否重复这类关键项一次问完，然后提案入库。只记录学生真正说出口的内容，级别按事实判定，绝不往高了写。
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当学生问"招生官会怎么看我的档案"、"我的背景还差什么"、"帮我评估一下现在的申请竞争力"时使用。以顶尖大学招生官的视角通读学生的档案、长期活动与已写下的反思，不问任何前置问题直接产出一份指名道姓的坦诚点评：这份材料的亮点、招生官真实的解读方式、明显的短板与空白、以及接下来最值得做的一到两件事。只读不写，不修改学生的任何数据，也不代写任何申请材料。
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当使用者说"帮我填词"、"按这个字数模板写歌词"、"用多Agent对抗式写词"、"这首副歌帮我想几句"时使用，前提是字数骨架和这首歌写什么都已经有了；只有主题、还没定写什么时先用 lyric-concept-builder。拿一份字数骨架和意象系统，派三个 sonnet 子代理按不同路子并行独立起草（场景派 / 口语派 / 意象派），再派一个红队子代理逐句挑毛病，主 Agent 按句裁决拼稿，最后统一辙口与意象。收敛判据卡死：字数用 lyric-doctor 的脚本对模板数、每段同辙、hook 不含陈词、主歌二对主歌一有推进。不抄现有歌词，不替使用者决定这首歌要说什么。
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当想知道一段 AI 回答"哪些能直接用、哪些必须先验证、哪些只能当建议"时使用。按声明类型分四级——低风险草稿材料、观点与策略建议、可查证的事实声明、会改变状态的可执行指令——每级配一句默认处置动作；再按影响半径排序，给出最小的下一步检查。可执行类一律标"不能直接执行；先做代码审阅/沙箱测试/回滚准备"，其中破坏性或提权的命令排在最前。教的是一套可复用的复查习惯，不是替使用者把所有内容都核实一遍：本 skill 只分级、排序、定处置，要逐条核实走 ai-output-fact-checker，整段代码要做入库体检走 ai-code-onboarding-checklist。
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当拿到一段 AI 生成的代码，还没决定要不要信、要不要跑、要不要往上继续加东西时使用。先做一遍客观体检：行数与嵌套深度、有没有测试、有没有硬编码密钥或遗留 TODO、依赖是不是真实存在、有没有危险调用（eval/exec、shell=True、递归删除、反序列化、提权、外发网络，按正文给的 grep 模式逐类查）；再给风险评级和下一步动作。老实写明它查不了算法正确性——体检通过不等于代码是对的。回答里文字、事实和代码混在一起时先用 ai-answer-triage 分级；只审相对已有代码的一份改动用 ai-diff-review-protocol。
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