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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当面对一个开放现象、说不清"为什么会这样"时使用——IYPT 题目、实验里看到的奇怪行为、科研中待解释的观测。把现象拆成候选机制清单,用守恒量收支表检查有没有漏,为每个机制写出带指数的标度律,用同量纲的量级比较排出主导、次导与可忽略,再为每个机制配一个能真正分辨它的观测量(判据是指数或符号不同,不是系数不同)。
产出的是可检验命题与实验建议,不是结论。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
开放问题绕不开的那一步:把"为什么会这样"变成一组可以逐条检验的命题。
产出不是"因为表面张力"。产出是:候选机制有哪几条、每条的标度律是什么、 量级比下来谁主导、以及做哪个实验能把它们分开。
不适用于 / Not for:
problem-formalization-coachcompetition-scenario-extractorfermi-estimation-coachmodel-fit-auditor;怀疑数据本身有漂移、温度依赖等系统误差 —— dataset-systematic-error-hunter| 输入 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
| 现象描述 | 是 | 在什么条件下能看到、看到了什么、什么时候看不到 |
| 可控参数 | 是 | 实验里能改哪些量、改的范围多大 |
| 已有观测或数据 | 否 | 哪怕是定性的"加大三倍后变强"也很有用 |
| 已有的解释 | 否 | 有的话作为候选之一进清单,不给它特殊地位 |
三栏分开,不要混:
| 栏 | 内容 | 注意 |
|---|---|---|
| 可观测事实 | 直接看到或测到的 | 带条件:在什么参数范围内成立 |
| 待解释的部分 | 事实里哪一条是"奇怪"的 | 写清"奇怪"相对于什么预期 |
| 边界 | 什么时候现象消失 | 现象消失的边界往往比现象本身更有信息量——它直接指向控制它的那个参数 |
"水滴会在热板上悬浮"不是可证伪陈述。 "板温高于约 200 °C 时,水滴寿命从数秒跳到数十秒"才是。
只用一条会漏。
路子甲:守恒量收支表。 对每个相关的守恒量写一条收支方程:
d(储量)/dt = Σ流入 − Σ流出 + Σ源汇
守恒量清单:质量 / 物质的量、动量、角动量、能量、电荷。 (熵不守恒,但可以写成有产生项的收支式,用来定位耗散在哪。)
每一项必须归到一个具体机制。对不上的那一项就是漏掉的机制。 能量收支写不平,就说明有一条能量通道还没被列出来。
路子乙:物理域清单。 逐个域过一遍,问"这里有没有它":
惯性 · 重力 · 弹性 · 塑性与断裂 · 黏性 · 表面张力与润湿 · 压强与浮力 · 摩擦与接触 · 热传导 · 对流 · 辐射 · 相变潜热 · 扩散与混合 · 静电 · 磁与电磁感应 · 涡流与磁滞 · 化学反应 · 光的散射吸收干涉 · 热涨落 · 几何与边界效应 · 流体不稳定性(瑞利–泰勒、开尔文–亥姆霍兹、 瑞利–普拉托、瑞利–贝纳尔、马兰戈尼)
注意区分机制与条件。 几何形状、初条件、边界条件不是机制, 但它们决定哪个机制主导。把它们单列一栏,不要混进机制清单。
标度律必须写成带指数的形式:X ∝ Y^a Z^b。
"随 Y 增大"不是标度律,它没有可检验内容。
每条标度律标注来源,四档证据力不同:
| 档 | 来源 | 强度 |
|---|---|---|
| 【推导】 | 从控制方程里的某一项直接得到 | 最强 |
| 【量纲】 | 量纲分析给出结构,无量纲系数未定 | 结构可信,系数不可信 |
| 【文献】 | 已有经验关联式 | 必须连同适用范围一起引。例如层流平板边界层的 Nu_L = 0.664 Re_L^{1/2} Pr^{1/3} 只在 Re_L < 5×10⁵、0.6 ≲ Pr ≲ 50 成立,超出范围照抄是错的 |
| 【猜测】 | 还没有依据 | 只能作为待验证项,不能参与排序 |
三步走,每步都要留下数:
阻力功/重力功 ~ 10⁻³,不写"比较小"。常用的比值直接查 _shared/dimensionless-groups.md。
门槛的三个陷阱(详见该文档第 5 节):
比值落在门槛一个量级以内时必须实算,不能引门槛下结论。
有执行能力时,把所有机制表达式写成 dimcheck.py 的输入,
用 [compare] 小节确认它们确实同量纲:
python3 ../_shared/scripts/dimcheck.py mechanisms.dim
表达式里的分数指数要加括号(d^(1/2)、Re_L^(1/2))。d^1/2、m*v^2/2 这类写法有歧义,脚本以退出状态 2 拒收:
这是 .dim 的写法问题,改好重跑,不算量纲结论。
这一步决定了整份分析有没有用。 排序只是猜想,分辨才是证据。
两条机制对某观测量的预言,必须在结构上不同才算可分辨:
| 算可分辨 | 例子 |
|---|---|
| 指数不同 | 小球终端速度:斯托克斯阻力给 v_t ∝ d²,二次阻力给 v_t ∝ d^{1/2}。双对数图上斜率 2 与 0.5,一眼分开 |
| 符号不同 | 一个机制预言随温度升高而增强,另一个预言减弱 |
| 定性行为不同 | 一个有阈值一个没有;一个单调一个有极大值 |
| 依赖的变量不同 | 一个依赖 σ 另一个不依赖 → 只改 σ 就能分开 |
| 不算可分辨 | 原因 |
|---|---|
| 只有前因子(系数)不同 | 前因子常有几倍的不确定度,可以被"调"掉 |
| 同指数、只差量级 | 同上 |
| 只在一个数据点上不同 | 一个点分不开两条曲线 |
实验设计的关键约束:判据里的那个参数必须能被独立改变。
换一种液体会同时改变 ρ、μ、σ 三个量,这是最常见的失败设计。几个能相对独立调节的手法:
μ 变几个量级,而 σ 的相对变化小得多σ,μ 几乎不动前两条的具体物性数值随温度、浓度变化,由使用者查,连同温度与出处一起写(见 ../_shared/physics-evidence-contract.md 第 3 节)。
改不动的时候要如实说改不动,并给出退而求其次的方案(例如同时测两个观测量做联合约束)。
四项,缺一项就还没做完:
## 现象陈述
| 可观测事实 | 待解释的部分 | 现象消失的边界 |
## 收支表
| 守恒量 | 储量 | 流入 | 流出 | 源汇 | 每项归到哪条机制 | 是否闭合 |
## 候选机制
| ID | 机制 | 物理域 | 它如何产生这个现象(一句话) |
## 条件(不是机制,但决定谁主导)
- 几何 / 初条件 / 边界条件
## 标度律
| ID | 标度律 | 来源档(推导/量纲/文献/猜测) | 适用范围 |
## 量级排序
| ID | 比值 | 数值 | 各量的来源 | 结论(主导/次导/可忽略/待定) |
- 量纲检查:脚本已跑 / 人工检查 / 未执行
## 可分辨观测量
| 要分辨的两条 | 观测量 | 结构差别(指数/符号/定性/变量) | 需要独立改变什么 | 能不能改得动 |
## 完备性自检
- 收支闭合 / 无重复计数 / 含未定量机制 / 与已有观测一致
## 交接
- 已确认 / 暂定 / 未解决
- 下一步:<实验设计,或量级估算(fermi-estimation-coach)>
A 时 B 也变了,可能是第三个量在动。
要下因果结论,必须能独立改变 A。dimensionless-groups.md 按需查行,不整表复制进输出../_shared/dimensionless-groups.md — 无量纲数定义、π 定理、排序纪律(第 3、4 步核心)../_shared/idealization-catalog.md — 被题面关掉的机制要在这里拿回来重排../_shared/physics-evidence-contract.md — 状态标签、有效数字、诚信边界../_shared/scripts/dimcheck.py — 第 4 步的同量纲检查| 版本 | 日期 | 变更 | 类型 |
|---|---|---|---|
| 0.1.1 | 2026-09-26 | fermi-estimation-coach 与组四 skill 已建成,删掉三处"计划中"并写出实名(model-fit-auditor、dataset-systematic-error-hunter);独立调节手法里去掉不带温度与出处的表面张力数值,改为定性说法并要求查值时写明条件;第 4 步注明分数指数要加括号(修好的 dimcheck.py 对 d^1/2 这类写法以退出状态 2 拒收) | patch |
| 0.1.0 | 2026-08-30 | 初始草稿:收支表与物理域双路枚举、标度律四档来源、同量纲排序、可分辨观测量判据与独立可调性、四项完备性自检 | minor |
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概要と使いどころ
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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