muse-agent-example/muse/content/entity/skills/ingest/检查拆书结果/SKILL.md

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检查拆书结果	只读体检拆书与升格两条管线的终态，并导出范式卡与升格实体卡样张。需要在一批跑完后机械核对章级细纲、窗级大纲、范式出卡和作品面升格四层健康度、或需要呈报样张时使用；不负责解析、抽取和任何修复动作。	true

体检拆书与升格终态

何时用：一批拆书或升格跑完，要机械查结果是否成立，或要给人看一份终态样张。解析归 拆解书稿，按窗抽取归 抽取作品知识，修复归 修复作品抽取结果。

固化理由：抽检报告中近半发现可机械化，所以每批跑完先自动体检，AI 抽检只做机械查不了的判断题。

依赖边界

体检只读拆书管线的租户常量（parse_llm.TENANT）与脱敏词表（parse_ingest.IP_LEAK_WORDS），实现仍归 拆解书稿，本 Skill 不复制第二份。

输入

# 全链终态体检：单书或全部书
.venv/bin/python muse/content/entity/skills/ingest/检查拆书结果/scripts/parse_health.py health --work-id 4
.venv/bin/python muse/content/entity/skills/ingest/检查拆书结果/scripts/parse_health.py health

# 终态样张导出
.venv/bin/python muse/content/entity/skills/ingest/检查拆书结果/scripts/parse_export.py export-patterns --top 1 --combat-top 2
.venv/bin/python muse/content/entity/skills/ingest/检查拆书结果/scripts/parse_export.py export-upgrade --work-id 4 --top 8

输出

parse_health.py 输出四层体检报告——章级拆书 / 窗级大纲 / 范式出卡 / 作品面升格，加全局健康红线命中项。parse_export.py 输出 markdown 样张：export-patterns 是五书范式卡（每书每型抽实例数最多的代表卡，combat 型加倍抽样），export-upgrade 是单书升格实体卡（按出场章数取头部实体，重点渲染追加类字段的窗号生长轨迹与别名归并）。

数据边界

两个脚本都是零 LLM 的纯库读渲染，不写任何表、不改任何状态。升格层只做核对与样张，不承担升格动作本身。

红线

• 不写库、不调用模型；发现问题只报告，不顺手修。
• 体检结论不能替代 审核知识卡 的三角色审核，两者判据不同。
• 样张导出受脱敏红线约束：范式卡渲染只出抽象结构与手法归纳，不得因为"方便看"把原文片段带进样张。

复利合同

• 消费：解析健康探针读库只读视图。
• 回写：诊断报告不登记 example_lesson；若发现需固化的清洗/导入缺陷，由 清理书稿文本 / 导入书稿 闭环链登记（本 Skill 无写库位）。