paper-notes

paper-notes 技能是證據導向研究工作流程的基礎組件。它協助將原始研究論文轉換為結構化、可檢索的證據庫，專門設計用於填補閱讀與撰寫文獻之間的鴻溝。它強制執行嚴格的「無敘事」政策，要求使用者將內容擷取為要點與結構化欄位（如方法、指標與限制），確保後續任務（如主張驗證、視覺化與撰寫綜述）能以高可靠性與低幻覺風險進行。

• 將原始研究輸入轉換為標準化的 JSONL 記錄，支援高優先級論文的豐富化與全文提取工作流。

• 整合領域特定的分類法，如限制分類法與結果提取範例，防止產生泛泛的低品質筆記。

• 具備自動品質檢查功能，確保 papers/core_set.csv 的全面覆蓋，並防止使用預留標記或重複、過於空泛的敘事摘要。

• 支援建立證據庫，針對大規模系統性文獻回顧 (A150++) 進行優化，確保最終論文中的每一項主張都能追溯至可定址的結構化證據片段。

• 專為執行文獻綜述、實證評估與畢業論文工程的研究人員設計，適合需要維持閱讀過程可審計軌跡的使用者。

• 執行前需要現有的核心集（如經由 dedupe-rank 或手動篩選），對於休閒式或快照類型的研究則建議跳過。

• 輸入：papers/core_set.csv，可選全文匯出或映射檔案。輸出：papers/paper_notes.jsonl 與 papers/evidence_bank.jsonl。

• 操作提示：使用 scripts/run.py 公用程式進行確定性的骨架生成。對於高優先級論文，請補充具體的任務描述、具體基準測試與特定論文的限制，而非僅記錄通用觀察。