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Use when an approved tutorial spec exists and the run needs a deterministic prerequisite graph before module planning.

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Bind addressable evidence IDs from `papers/evidence_bank.jsonl` to each subsection (H3), producing `outline/evidence_bindings.jsonl`.

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Write the survey's front matter files (Abstract, Introduction, Related Work, Discussion, Conclusion) in paper voice, with high citation density and a single evidence-policy paragraph.

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Curate reader-facing survey tables for the Appendix (clean layout + high information density), using only in-scope evidence and existing citation keys.

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Build a final, machine-readable argument snapshot from current H3 sections and refresh section fingerprints before merge.

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Write one survey-quality paragraph from evidence packs (tension → contrast → evaluation anchor → limitation).

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Multi-route literature expansion + metadata normalization for evidence-first surveys.

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Lock an ideation run into a single-source-of-truth brainstorm brief (`output/trace/IDEA_BRIEF.md`) and a replayable multi-query plan (`queries.md`).

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Generate a compact pool of discussion-worthy research directions from the signal table, writing `output/trace/IDEA_DIRECTION_POOL.md`.

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Rewrite limitation passages so the paper keeps limitations without falling into count-based slot phrases (e.g., \"Two limitations…\") across many H3s.

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Internal template for creating or refactoring a skill into the repository's reference-first shape. **Trigger**: reference-first template, blueprint skill, create a reusable skill, refactor a script-heavy skill. **Use when**: you need a lean `SKILL.md`, explicit `references/`, machine-readable `assets/`, and a minimal deterministic `run.py`.

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Use when `evidence-review` has an extraction table and needs lightweight risk-of-bias fields.

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