全自動論文撰寫 + 閉環自我改進系統。 LOAD THIS SKILL WHEN: 全自動寫論文、auto write、自動撰寫、幫我寫完整篇、autopilot、從頭到尾、一鍵寫論文 CAPABILITIES: 編排所有研究 Skills + 3 層 Audit Hooks + Meta-Learning 自我改進
Instructions (AGENTS.md) → Skill (auto-paper) → Writing (drafts/) → Hooks (audit) → 回頭更新 Skill/Instructions
核心理念（CONSTITUTION §22）：可審計、可拆解、可重組。詳見 AGENTS.md。
四個審計維度：
| 維度 | 檢查 | 更新對象 |
|---|---|---|
| Paper | 引用、字數、Anti-AI | patch_draft 修正論文 |
| Methodology | 方法學可再現性 | 補充方法學細節 |
| Compliance | Agent 是否遵循流程 | .memory/ 記錄偏差 |
| Meta | Skill/Hook/Instruction | 更新 SKILL/Hook/AGENTS |
每次執行在 projects/{slug}/.audit/ 產出：
| 檔案 | 內容 |
|---|---|
pipeline-run-{ts}.md| Phase 摘要 + Hook 統計 + Decision Log |
search-strategy.md | 搜尋策略和結果 |
reference-selection.md | 文獻篩選決策 |
concept-validation.md | Novelty 驗證過程 |
hook-effectiveness.md | Hook 觸發率/通過率/誤報率 |
quality-scorecard.md | 方法學 + 文字品質（0-10 分） |
checkpoint.json | 斷點恢復：last_completed_phase, phase_outputs |
恢復邏輯：偵測 checkpoint.json → 詢問從 Phase N+1 繼續或重來。
Copilot Hooks（A-D，寫作時即時修正）定義於本檔。
Pre-Commit Hooks（P1-P8 + G1-G7）定義於 git-precommit/SKILL.md。
兩者互補：Copilot 處理細節，Pre-Commit 處理全局。
SKILL.md 是 soft constraint（Agent 可能忽略）。以下 MCP Tools 是 code-enforced hard limits。
| 時機 | MCP Tool | 說明 |
|---|---|---|
| 每個 Phase 完成後 | pipeline_action(action="validate_phase", phase=...) | 返回 PASS/FAIL + 缺少的 artifact，FAIL 則禁止進入下一 Phase |
| Phase 7 每輪開始 | pipeline_action(action="start_review") | 啟動 AutonomousAuditLoop 狀態機，返回 round context |
| Phase 7 每輪結束 | pipeline_action(action="submit_review", scores=...) | 提交分數，返回 verdict (CONTINUE/QUALITY_MET/MAX_ROUNDS/REWRITE_NEEDED) |
| Phase 7 需要大幅重寫 | pipeline_action(action="rewrite_section", sections=..., reason=...) | 回退到 Phase 5 重寫指定 section，最多 2 次回退 |
| Phase 5 每 section 完成後 | pipeline_action(action="approve_section", section=..., decision=...) | Autopilot: Agent 自我審閱後自動 approve。手動: 用戶審閱 → approve 或 revise。Phase 5 gate 要求全部 approved |
| 用戶要求暫停時 | pipeline_action(action="pause", reason=...) | 暫停 pipeline，記錄 draft hash 以偵測用戶編輯 |
| 暫停後恢復 | pipeline_action(action="resume") | 恢復 pipeline，偵測用戶修改並建議重新驗證 |
| Pipeline 中途任意時刻 | pipeline_action(action="heartbeat") | 返回全 Phase 狀態 + 剩餘工作項，Agent 無法自稱 "done" |
| Phase 5 每次 Hook 評估後 | record_hook_event(hook_id, event_type) | 記錄 A/B/C/E Hook 的 trigger/pass/fix/false_positive，Phase 6 gate 會驗證有實際記錄 |
| Phase 6 之前（審計階段） | run_quality_checks(action="quality_audit", scores=...) | 設定 ≥4 維度品質分數 + 產生 scorecard/hook-effectiveness 報告，Phase 6 gate 驗證分數數據 |
| Phase 10 之前（自我改進） | run_quality_checks(action="meta_learning") | 執行 D1-D6 分析 + 寫入 meta-learning-audit.json，Phase 10 gate 驗證分析數據 |
pipeline_action(action="validate_phase", phase=N) 且收到 PASS，才能開始 Phase N+1pipeline_action(action="start_review") 開始、pipeline_action(action="submit_review", scores=...) 結束。不可跳過輪次pipeline_action(action="heartbeat") 確認 completion = 100% 才能宣稱完成.audit/gate-validations.jsonl，可供 Phase 10 D-Hook 分析validate_project_structure() 可獨立於 pipeline 呼叫，用於檢查新/既存專案結構完整性pipeline_action(action="validate_phase", phase=...) 在 Phase > 1 時會自動檢查前置 Phase 的關鍵 artifacts（WARNING 級別）Context compaction 會導致 Agent 遺失 pipeline 進度與寫作狀態。以下防線自動保護：
第一層：Pipeline 狀態自動寫入
pipeline_action(action="validate_phase"), pipeline_action(action="heartbeat"), pipeline_action(action="start_review"), pipeline_action(action="submit_review")）
完成後自動寫入 projects/{slug}/.mdpaper-state.json 的 pipeline_state 欄位第二層：寫作進度自動寫入（✍️ Writing Session Checkpoint）
write_draft() 和 patch_draft() 成功後，自動寫入 writing_session 欄位第三層：Agent 主動詳細檢查點
workspace_state_action(action="checkpoint", section=..., plan=..., notes=..., references_in_use=...) 儲存推理狀態第四層：自動恢復
workspace_state_action(action="get") 讀取 per-project state → get_recovery_summary() 產出 bannerread_draft 讀回草稿內容即可繼續第五層：Agent 強制規則
workspace_state_action(action="get")read_draft 讀回草稿，繼續寫作目的：在任何寫作開始前，建立結構化的期刊約束 + Pipeline 行為設定。
產出：projects/{slug}/journal-profile.yaml
── Step 1: 資訊來源 ──
Agent 按優先順序取得期刊要求：
a) 用戶提供 submission guide / for-authors PDF/URL
→ 解析文件 → 自動填入 YAML（需用戶確認）
b) 用戶口頭說明（例：「BJA, original research, 3000字」）
→ Agent 先查 templates/journal-profiles/ 內建期刊庫（麻醉學 Top 20）
→ 有匹配 → 讀取 YAML → 複製到專案 → 用戶確認
→ 無匹配 → 從 template 建立 + 補全欄位
c) 無明確期刊 → 使用 paper_type 預設值
→ 產出 YAML 後提醒用戶日後補充
💡 提醒用戶：可直接請 Copilot 讀取內建期刊設定（templates/journal-profiles/），
例如「幫我套用 BJA 的設定」即可自動產生 journal-profile.yaml。
用 read_file 閱讀 _index.yaml 可查看所有 20 個可用期刊。
── Step 2: 產生 journal-profile.yaml ──
1. 從 templates/journal-profile.template.yaml 複製模板
2. 填入期刊資訊、字數限制、圖表上限
3. 設定 pipeline 行為（loop 上限、review 輪數）
4. 設定 reporting guidelines checklist
5. 🗣️ 呈現 YAML 摘要給用戶確認
→ 特別強調：字數上限、圖表上限、必要文件、loop 設定
── Step 3: 解析 submission guide（如有）──
IF 用戶提供 submission guide 文件：
a) 讀取文件內容（PDF/URL）
b) 提取結構化資訊：
- 字數限制（total + per section）
- 圖表限制（數量 + 格式 + DPI）
- 引用格式 + 上限
- 必要文件清單
- 報告指引要求
c) 填入 YAML 對應欄位
d) 標註 ⚠️ 不確定的欄位 → 請用戶確認
| YAML 欄位 | 影響的 Phase / Hook |
|---|---|
paper.type | Phase 1 專案設定, Phase 4 寫作順序 |
paper.sections | Phase 4 大綱, Phase 5 寫作順序 |
word_limits.* | Hook A1 字數, Hook C6 總字數 |
assets.figures_max/tables_max | Phase 4 Asset Plan, Phase 5 Asset 生成 |
references.max_references | Phase 2 文獻數量, Phase 8 引用上限 |
references.reference_limits | 按論文類型的引用上限（覆蓋 max_references） |
references.style | Phase 8 引用格式 |
reporting_guidelines.checklist | Hook B5 方法學, Hook C2 投稿清單 |
required_documents.* | Phase 9 匯出, Hook C2 投稿清單 |
pipeline.hook_*_max_rounds | Hook A/B/C cascading 上限 |
pipeline.review_max_rounds | Phase 7 Autonomous Review 輪數 |
pipeline.writing.anti_ai_* | Hook A3 Anti-AI 嚴格度 |
pipeline.writing.citation_density | Hook A2 引用密度標準 |
pipeline.assets.* | Phase 5 Asset Sub-Pipeline 行為 |
pipeline.autopilot | 全自動模式（預設 true） |