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"""Editorial content for local r13. Research observations are not simulated employee feedback."""
VERSION = 'r13-local-quality'

REFERENCES = [
 dict(id='R1', title='GFI｜2024 State of the Industry：植物基食品', kind='行业研究报告',
      url='https://gfi.org/wp-content/uploads/2025/06/State-of-the-Industry-Plant-based-meat-seafood-eggs-dairy-and-ingredients-GFI.pdf',
      read='实际读取PDF：目录、p5–9行业与新品、p22–24品类/地区/渠道、p34–37消费者、p40–42技术、p55–57展望；未声称全篇逐页审定。',
      learn='供给、销售、消费者、技术和政策各用对应数据；全球与美国分开；销售额、件数、铺货、周转与重复购买分开。p57并列不同预测并提示过时风险。',
      apply='品类图谱、竞品供给结构、机会矩阵和三源卡分别取材，再连接为判断。',
      reject='植物基行业和海外数字不能作为中国拌面规模、增速或需求证据；行业组织立场和引用的第三方数据仍须辨识。'),
 dict(id='R2', title='IFIC｜2025 Food & Health Survey（完整版）', kind='消费者调研报告',
      url='https://ific.org/wp-content/uploads/2025-IFIC-Food-Health-Survey-Full-Report.pdf',
      read='实际读取PDF：p3–5概况/方法、p26–31购买驱动与价格感知、人口信息；重点p28已渲染检查。',
      learn='p5给样本、招募、采集日期与加权；p28把问题G12、量表4–5分比例、n=3000和历史措辞变更放在图旁。标题先说发现，正文解释差异。',
      apply='验证配置卡、调研报告、指标初表和验收记录必须保留题目、单位、分母及变更，不能混成购买漏斗。',
      reject='美国18–80岁网络样本不是中国宿舍用户；自报影响购买不等于交易转化，不能移植百分比。'),
 dict(id='R3', title='Mondelēz｜2024 State of Snacking', kind='场景与消费趋势报告',
      url='https://www.mondelezinternational.com/assets/stateofsnacking/2024/2024_MDLZ_stateofsnacking_report.pdf',
      read='实际读取PDF：p4方法、p5摘要、p19/21/22/28消费情境、p40购买行为、p49替代选择。',
      learn='把感官享受、情境、购买和尝新分成不同问题；p28用地点和动机解释选择；p49把尝新因素与实际购买分开。',
      apply='场景报告、人群×场景矩阵、价值主张与概念提案讲清“何时为何选择”。',
      reject='跨国零食结论不等于中国拌面需求；p4写12市场但列举13个，不能不核对照搬方法数字；不同年度问题不自动可比。'),
 dict(id='R4', title='NECTAR｜Taste of the Industry 2025', kind='竞品感官研究与研发路线图',
      url='https://www.nectar.org/sensory-research/2025-taste-of-the-industry',
      read='实际读取公开报告介绍、类别与Data Dashboard说明；页面描述122款/14类/2684名杂食者及盲测。完整报告需邮箱、仪表盘未深入读取，未提交邮箱，故不引用其内部排名或数值。',
      learn='同类平均、领先产品与动物肉基准分别比较；口味/质构/外观分维度，用定量比较和定性回答连接研发重点。',
      apply='竞品图谱先有可比基准；VOC主题连接具体研发变量；机会优先级和概念测试不能用评论星级代替盲测。',
      reject='只读到公开说明，不能称读完其数据报告；不能移植植物基肉排名、偏好率或显著性。'),
 dict(id='R5', title='GFI｜培育肉LCA/TEA技术报告摘要及勘误说明', kind='技术经济可行性报告',
      url='https://gfi.org/resource/cultivated-meat-lca-tea-report-analysis/',
      read='实际读取公开说明、技术摘要PDF p2–6研究设计/边界/情景、p10–12成本与瓶颈、p16–17知识缺口；另读GFI对CE Delft 2021年勘误的说明，原技术摘要中的2023年LCA更新提示与该TEA勘误分别保留。',
      learn='先定义模型、生产单位和系统边界，再拆资本/运营成本、基准及敏感性；把条件和技术瓶颈放进结论。勘误纠正了不可同时满足的高细胞密度/大细胞体积组合，提醒情景先核物理可行性、成本模型必须版本化。',
      apply='可行性回推表按具体方案拆增量成本/工艺依赖/合规，分析盈亏条件和最敏感变量，保留更正。',
      reject='该报告是未来工厂模型且有后续修订，不能当现成商业成功；不移植成本参数和未来价格，更不能当康师傅报价。'),
 dict(id='R6', title='茶决决｜VOC洞察报告', kind='定位—竞品—需求—机会综合报告（有局限）',
      url='https://voc.market/report/chajuejue-voc-insight-report.html',
      read='实际读取网页全文，含定位、用户自发比较对象、已满足/未满足需求及五条机会路径、样本说明。',
      learn='用“茶+瓷”解释价值张力；同时分析满意与不满；机会各有不同价值机制、约束和验证指标，避免同一研究任务换三个名字。',
      apply='VOC痛点库、机会卡V1、价值主张与小组代表提案采用“观察→解释→方案→代价”的写法。',
      reject='含SAMPLE来源、综合画像及未独立核验数字；点赞不能当需求率，未提复购不能当复购低。只借鉴结构，不作为合格证据标准整体照抄。'),
 dict(id='M1', title='GFI｜Sensory evaluation guide', kind='研究设计指南；不是实测报告',
      url='https://gfi.org/resource/sensory-evaluation-guide-for-alternative-proteins/',
      read='实际读取公开指南说明、研究规划、方法决策树和开发阶段的适配说明；未提交表单下载整本。',
      learn='根据研究目标选择方法，明确参与者、基准和解释边界；概念偏好、辨别试验、喜好和使用观察不可互代。',
      apply='任务卡、KANO问卷准备、机会验证和概念测试分别说明问题、材料、方法、记录与决策规则。',
      reject='不能把研究计划说成已经执行，也不从通用指南推出本产品已好吃或安全。'),
 dict(id='M2', title='Strategyzer｜Value Proposition Canvas / Business Testing', kind='价值设计和实验方法；不是企业研究成品',
      url='https://www.strategyzer.com/library/the-value-proposition-canvas',
      read='实际读取官方价值主张画布说明与Business Testing公开课程大纲；原test-card链接跳转课程，未取得Test Card原件。',
      learn='一个明确细分的任务、痛点与收益，对应产品、痛点缓解和收益创造；匹配只是主张，必须检验。把假设、实验、学习和决策连接。',
      apply='验证配置与提示词资产、AI任务卡、机会卡、买点清单和概念提案的结构参考。',
      reject='画满画布不等于匹配成立；课程营销数据不进入研究；不声称取得其测试卡或企业付费案例。'),
]

STAGES = [
 dict(id='category', code='D1-01', title='品类全景扫描', output='品类全景图谱', refs=['R1','R3'],
      question='这个品类怎样满足不同任务，哪些结构差异值得继续研究？',
      retrieval='行业报告找定义、规模/量价/渠道与时间；products找品牌—商品—规格及准备方式，specs/prices精确关联；reviews/social找真实任务与替代。先宽查分类、再核样品，原料面条与调味酱不混进即食拌面。',
      task='建立“品类/产品形态—实现条件—风味/规格”供给树及“人群任务—触发场景—期望/代价”需求树，用代表商品和证言连接。综合行业、电商与舆情三层，解释本题竞争发生在哪些选择之间。规模或跨期资料缺失时交有实质内容的结构分析，单列未完成的市场测量，不把“无数据”当整节答案。',
      deliverables=['有分类定义、层级与交叉标签的品类全景图谱','供需连接表：代表商品/任务/当前满足/取舍/证据','3项影响下一节研究的结构判断及未覆盖范围'],
      checks=['图谱有分类依据和实际对象；市场数据写明定义/年份/渠道。','供需双方都有材料，解释为何相连；不把记录数当份额。','不是一棵通用树配几句“仍待研究”。'],
      old='部分完成', audit='有供需树，但仅用7款商品和少量证言；缺行业层综合，产品覆盖不足以支持完整全景。',
      bad='只列“碗装/袋装/辣味/康师傅”四个并列词，或者把库存目录称市场格局。'),
 dict(id='rules', code='D1-02', title='验证纪律前置', output='验证配置卡 · 提示词资产包', refs=['R2','M1','M2'],
      question='本题哪些主张需要什么证据，怎样复核并能重复执行？',
      retrieval='先回读本题图谱、源记录和实际接口contract，盘点可用字段和模型入口；抽查跨商品、跨平台或跨时间的高风险主张。',
      task='将证据类型、对象身份、时间、去重、分母、引用、冲突处置和复核责任落实为验证配置卡。输出可复用的检索、编码、反证审查、修订四类提示词资产，带本题输入和应回传结构。双模型须冻结同版材料分别独立执行；无第二入口时保留待执行状态，继续原件和计算核查。将发现的错误修回图谱。',
      deliverables=['验证配置卡：主张/所需证据/核法/判定/责任与版本','提示词资产包：检索、编码、反证审查、修订；可复制直接使用','前序实质修订及双模型实际执行/分歧记录'],
      checks=['四类资产有可执行输入与回传要求，不只是名称。','同一助手改角色不算双模型，未执行不能报通过。','规则发现错误后实际修改结论。'],
      old='部分完成', audit='配置规则和错误修订有基础；未交付可复用提示词资产包，双模型未执行。',
      bad='只有“认真核验、不要幻觉”口号，或同一模型自问自答后写交叉验证通过。'),
 dict(id='competitors', code='D1-03', title='竞品格局掌握', output='竞品图谱 · 痛点假设清单', refs=['R1','R4','R6'],
      question='用户实际在比较什么，我方与竞品各自提供哪些价值与代价？',
      retrieval='先查我方全系列与直接竞品，再补任务替代品；以完整productId连接规格/价格/评价。风味、包装、组合件数分别枚举，标题、购买规格和用户自发比较相互核对；新品需真实首发依据，趋势需可比跨期数据。',
      task='做可比商品矩阵：具体规格、风味和感官描述、首要卖点、准备条件、观察价及单位、用户满意/不满、适用场景。按共同维度作竞品图谱，分经典/探索等有依据的组合，并解释我方已有覆盖、较强替代和改良线索。每条痛点/期待假设同时保留支持、反例和最小判别；不从单一关键词或未命中就判空白。',
      deliverables=['可回查具体商品的竞品图谱与比较表','风味/卖点/形式/价格的组合分析与当前替代','稳定编号的痛点及正向期待假设清单'],
      checks=['先查我方已有单味、小组合或系列，避免把已有供给设计成“新品”。','观察价与成交价、消费者自述与产品性能分列。','图谱解释共同维度的得失，假设有反证。'],
      old='部分完成', audit='有7款对照，但漏查我方经典单味、风味环游与小组合；未充分分析风味期待和新品证据。',
      bad='泛泛写品牌A便宜、品牌B创新，或者把每个品牌的卖点拼成一个虚拟SKU。'),
 dict(id='tasks', code='D1-04', title='假设收敛与任务下达', output='AI自驱任务卡', refs=['R2','M1','M2'],
      question='哪条未知最可能改变产品选择，AI具体该查什么并怎样停止？',
      retrieval='逐假设定位现有支持、反例与缺口，核可用数据接口、覆盖和可执行方法；不把已有短评再取一遍称第二轮。',
      task='先决定各假设保留/改写/合并/暂缓及原因，再按决策影响下达任务。每卡写问题、会影响的选择、对象与分析单位、数据来源/字段、检索条件/同义表达、对照/反证、范围和停止条件、回传表、执行状态。缺口不是缺字段数量，先查能推翻当前方向的证据；无法后台调度就在本任务前台执行。',
      deliverables=['定稿假设清单及每项去向','可直接执行的任务卡：检索方案、反证、回传、停止条件','任务定稿/已运行/失败/需真人输入的分别状态'],
      checks=['“查用户需求”不算任务；要说查谁、什么行为和什么反例。','有明确新信息目标，不能仅重读旧集合。','不虚构通宵运行或后台排程。'],
      old='部分完成', audit='任务有对象与停止条件，但过早围绕操作/结构，缺风味选择与现有产品覆盖的判别任务。',
      bad='列四行“收集竞品、整理VOC、分析机会、继续补证”，没有查询与判别规则。'),
 dict(id='research', code='D1-N', title='AI自驱第二轮调研', output='调研报告 · VOC预聚类 · 缺口清单', refs=['R2','R3','R4'],
      question='补充材料具体支持或推翻了哪条假设，研究判断怎样变化？',
      retrieval='按任务卡逐项检索；电商、社媒、新品分开，用目标行为的同义/反义表达补查，再按商品身份回读正文。关键词命中只做发现集合；统计从预先声明的完整合格集合或正规样本计算。',
      task='实际执行能做的研究并记录请求、覆盖和失败。报告逐假设给支持、反证、替代解释、新增认识与修订；预聚类保留主题定义、成员键、代表原话、反例及统计单位。未命中先核同义表达、字段、关联和覆盖，不能直接写没有需求。缺口说明影响哪项决策、可做动作和停止条件；真实复用与新增回读分列。',
      deliverables=['逐假设有结论、有新信息的调研报告','VOC预聚类表和可复算提及率初表','缺口清单：影响、已尝试核查、下一资料及用途'],
      checks=['有真实研究增量或证明复用足够的理由，不能15节反复同一段。','分子、分母、排除/待核、重复和成员可回算。','不从“吃腻”零命中否认“换口味/常规口味”等表达。'],
      old='未达要求', audit='主要复用49条评价，未围绕新假设补足数据；预聚类忽略“换口味”和部分风味偏好。',
      bad='检索回执当报告，或把关键词命中11条写成11名消费者的需求率。'),
 dict(id='accept', code='D2-01', title='战报验收', output='战报验收记录 · 缺口清单', refs=['R2','R4'],
      question='哪些结果可进入下一分析，哪些主张必须修订或补查？',
      retrieval='按原任务和主张回查报告、原句、商品/规格与时间；复算关键分母，单查高风险错配、重复、汤/拌混淆与标题证据。',
      task='用“任务/原主张—核验材料—发现—接受范围—修订—下游影响”记录验收。正文可用、局部限制和整体不合格分开；结构检查、研究内容验收、系统保存和真实验证分别判断。把问题修入报告与候选，保留有效材料；给下一节明确合格集合和未答问题。',
      deliverables=['逐任务/关键判断的验收记录','可用/待核/排除集合与决定性缺口','实际修订后的研究结论及下游交接'],
      checks=['验收对象是结论与证据关系，不仅文件存在/哈希/标题。','抽查与逐条核对的范围如实记录。','诚实披露不足不自动让报告合格。'],
      old='部分完成', audit='资格、重复、分母核对可复用；但未据课程产出判断整体内容质量，程序通过与内容合格被混淆。',
      bad='列出15个文件、检查链接可打开，就写所有课程产出通过。'),
 dict(id='voc', code='D2-02', title='VOC证词聚类与痛点库', output='VOC聚类表 · 用户痛点库', refs=['R3','R4','R6'],
      question='用户在什么情境完成什么任务，满意和不满背后有哪些不同矛盾？',
      retrieval='用合格原句而非商品标题作需求证据；电商评价和社媒使用事件分层。主动找满意、抱怨、偏好分歧、实际调整/放弃和替代行为；不只找支持已选方案的句子。',
      task='按人群/情境/任务/JTBD/当前办法/期望与实际/行为后果编码，身份未知就保留未知。聚类以共同任务与机制合并，保留子主题和反例。形成有内容的痛点/期待库与人群×场景矩阵；解释频次、强度和选择影响的区别。KANO必须真实成对问卷才分类统计；否则给待检验属性及成对问题，不把假设分类充作完成实测。',
      deliverables=['定义、成员、原话、反例齐全的VOC聚类表','痛点/期待库：情境、任务、现办法、矛盾、后果、研发含义','人群×场景矩阵及KANO实测结果或可执行待测问卷'],
      checks=['不只列主题词；每类解释任务、机制及产品含义。','个体行为与研究者推断分开，单例不报普遍性。','没有KANO数据时保留实测缺项，其他分析仍须深入。'],
      old='部分完成', audit='有便利与口感主题，但维度偏窄；风味偏好分化未充分编码，JTBD和痛点库不够完整。',
      bad='把“好吃/方便/便宜”词云当聚类报告，按提及数自动分KANO。'),
 dict(id='matrix', code='D2-03', title='风味趋势与供需矩阵', output='产品机会表 · 提及率初表', refs=['R1','R2','R4'],
      question='哪些需求与具体供给发生错位，属于已满足、改良还是覆盖未知？',
      retrieval='需求来自已编码事件；供给来自具体系列/SKU/规格/渠道。趋势须同口径跨期，新品须首发依据；一般提及、首提、考虑与购买分别要求匹配调查或交易数据。',
      task='把我方/竞品的风味、形态与使用路径叠到需求矩阵，逐格区分已覆盖/部分覆盖/未覆盖/未知。解释差异机制，既找改良也记录无需改动。指标初表注明概念、单位、分母、时段和来源，无法计算的给所需数据与题目；不可用不同人群的提及/考虑/成交拼漏斗。机会表写任务、当前满足、拟改变什么、收益与代价及反证。',
      deliverables=['我方×竞品×需求的风味/产品矩阵','一般提及、首提、考虑、购买的独立指标初表','有依据的产品机会线索表及已被否定的空白'],
      checks=['一张现售目录不称“风味趋势”。','已有我方风味/小组合必须显示，不能当缺口。','指标不可算与矩阵已观察到的结构判断分开。'],
      old='部分完成', audit='只有4行供给与操作线索，缺我方系列覆盖；跨期与漏斗指标缺失，实质风味分析不足。',
      bad='把空白格命名成机会，或用关键词提及率当购买转化率。'),
 dict(id='opportunities', code='D2-04', title='三源交叉与候选机会V1', output='候选机会卡 V1.0', refs=['R1','R6','M2'],
      question='哪些产品机会值得验证，它们靠什么不同的价值机制成立？',
      retrieval='每个候选分别找赛道S的供给/变化、用户U的任务与行为、场景C的约束和替代；共享来源标出，不把一条评价拆成三重独立证据。竞争、渠道、供应和法规只查与本卡有关的事实。',
      task='从矩阵推演可比较方案；每卡给目标任务、现有替代、具体产品变化、收益机制、需要保留的体验、代价、支持/反证、五力约束与最脆弱假设。若只差实施细节就合并，避免一条观察任务拆成三卡。探索性概念允许提出新组合，但拟议设定与已核产品事实分列；候选不足不凑数。保留完整V1及暂缓线索。',
      deliverables=['能独立阅读的三源候选机会卡：S/U/C、差异、机制、代价与反证','V1全池：稳定键、机会/研究任务区分、关键依赖与去向','针对候选的五力与替代约束分析'],
      checks=['能说清产品拟怎样改变，观察任务不能冒充产品。','多个候选在任务或价值机制上确有差异。','供给存在不妨碍改良，但必须解释增量。'],
      old='未达要求', audit='O1–O3都集中操作链，主要是观察/核查任务；赛道与用户证据并未支持三个独立商业方向。',
      bad='“调研说明、调研投料、调研结构”三项任务换成机会卡即报完成。'),
 dict(id='priority', code='D2-05', title='机会验证与优先级', output='S/A/B优先级机会清单', refs=['R4','R5','M1'],
      question='同一候选池为什么先验证这一项，哪些结果会改变等级？',
      retrieval='回查全池关键主张及反证，冻结同版资料；补能改变排序的对象、替代和约束。真实第二模型独立复核；方法依据不代本题数据。',
      task='沿Skill研究草案规则，逐候选比较需求依据、增量差异、关键反证、商业/工程依赖及下一验证价值。给可解释S/A/B初排，或说明具体为何不能分档；不能因财务未知就把所有探索候选一律待评，也不强凑S级。将机会等级、补证顺序和立项状态分开。重点实验写基准/变量/招募与条件/观察项/决策规则；保留第二模型真实结果和分歧，未执行单列。',
      deliverables=['证据闭环表与全池S/A/B探索初排','逐卡等级理由、升降级条件及验证先后','重点比较实验与实际双模型/分歧记录'],
      checks=['能解释某项为什么排前；无依据的小数评分不用。','机会等级不是成功概率，也不等于立项批准。','第二模型未执行时不能报本节全部通过。'],
      old='未达要求', audit='三项全写商业等级待评，只有观察顺序；未执行已有细则允许的探索性S/A/B分档。',
      bad='全池“待评、继续研究”，或按模型凭空给8.7分与成功率。'),
 dict(id='feasibility', code='D2-06', title='商业与供应链可行性', output='可行性回推表 · 全池V2.0', refs=['R5','R1'],
      question='在什么收入、成本、工艺和合规条件下，这些具体方案值得做？',
      retrieval='精确核基准SKU规格、观察价与企业净收入链路；按方案要素找BOM/包材/灌装/换线/良率/物流/模具/批量报价和现有设备。官方条文核产品、日期、适用边界，公开机理不能代本厂能力。',
      task='每候选比较维持现状/小改/大改，拆收入路径、增量变动成本、一次投入、损耗/退货和渠道代价，写工艺依赖、合规条件及可验证文件。毛利与贡献利润、零售价与净收入分开，给基准/敏感性/盈亏临界而非只有公式；无真实参数则交可重算模型与决定性报价清单，算术示例明确隔离。承接全池做V2逐项去向，未知不等于淘汰或可量产。',
      deliverables=['逐方案的成本/收入/工艺/供应/合规回推表','可重算盈亏条件与敏感性、真实输入及待核清单','V1→V2全池变更及小改/大改取舍'],
      checks=['回推对应具体产品变化，不是通用毛利公式一页。','成本项口径互斥且有单位，不重复计税或运费。','未获真实工厂资料时不声称量产/盈利已验收。'],
      old='部分完成', audit='财务公式正确，但真实成本/工艺未到位；未围绕有实质设定的产品拆BOM和经营影响，不能算可行性完成。',
      bad='零售价减任意成本就是盈利，或只有“问研发、问财务”。'),
 dict(id='value', code='D2-07', title='价值主张与核心卖点', output='价值主张 · 卖点提炼清单', refs=['R3','R6','M2'],
      question='产品怎样让目标用户更值得选，哪些表达有证据支持？',
      retrieval='沿V2回查需求/行为、替代品、拟议产品属性及已做性能实验；把用户想要、现品能做和新品待证分成三类。',
      task='形成“对谁/何时—任务和矛盾—具体产品设定—收益—可信理由—替代与代价”的价值主张。卖点逐条对应产品要素与证据，区分可说的事实、内部待测表达与当前不可声称；写不同表达角度的Slogan和短文案，并解释舍弃哪些空泛或不实表达。对照现售方案说出增量，不只做包装说明优化。',
      deliverables=['定位明确、能与替代比较的价值主张','需求→要素→收益→可信理由→表达对应清单','待测Slogan/短文案、表达风险与验证方法'],
      checks=['有产品设定，不能只有“方便好吃年轻化”。','需求证据不代新品性能证明，比较承诺有明确对象。','文案不是已通过合规审核或消费者验证。'],
      old='未达要求', audit='围绕信息改版的条件句多，产品价值和实质差异不足，不能作为课程卖点成果样板。',
      bad='“年轻人的第一碗爆款”，既没产品也没可信理由。'),
 dict(id='proposal', code='D2-08', title='概念提案与小组分享', output='机会卡V3.0 · 小组代表案例', refs=['R3','R4','R5','M2'],
      question='负责人看完后能决定推进、修改或暂缓什么，依据是什么？',
      retrieval='核全链结论、版本与正文，选真正支持本概念的证据和关键反例；核产品/财务/实验的完成边界及真实评审反馈。',
      task='交独立可读提案：当前建议、机会与目标情境、关键洞察、现有替代、具体概念规格/风味/形态/使用与购买路径、价值和可信理由、商业/工艺条件、最关键反证及验证。研究者提出的原型目标可具体，标明是设定；不以未知为由让方案永远空白。给5分钟分享顺序和拟质询答复，真实反馈与准备题分开；V3保留全池和去向。方法日志与完整对话后置，不用过程记录代成品。先提交最终方案供我评审，待我明确确认后，再调用平台已配置的image技能，使用指定的image 2.6模型，按表达需要生成产品外观、包装或使用场景示意图。出图依据确认版本中的产品形态、规格、风味、包装及使用场景，图中文字与方案一致，不自行增加未经确认的功能或卖点，明确标为概念示意图。通过平台实际支持的图片保存通道，将图片关联到对应方案和报告的真实编号及版本，保存后回读并核对看板展示。工具或图片保存通道未接通时，如实列为待接入，不虚报已出图、已保存或已展示。',
      deliverables=['有具体产品设定与对照的独立概念提案','V2→V3全池去向及可回查研究依据','5分钟代表案例、拟质询及真实反馈状态','方案明确确认后的概念示意图，以及方案版本关联、图片保存与看板核对结果'],
      checks=['评审能复述要做的产品、增量价值、代价和关键试验。','代表案例不是15节对话拼接，也不是“先看看现品”。','V3不虚构新证据、领导批准或已通过真实试吃。','方案经我明确确认后才调用image技能及image 2.6；示意图与确认版本一致。','图片实际保存并核对看板可见性；未接通或未完成项如实反馈。'],
      old='未达要求', audit='最终退为先观察现品，单味/克重/产品设定均未明确；与图中产品概念和代表案例要求不符。',
      bad='结尾只有下一步调研计划，仍称概念提案已定稿。'),
]

RETRIEVAL_RULES = '''
## 先确定分析单位，再检索

每节先在工作底表写一行：决策问题→待判断主张→分析单位→所需数据/字段→来源与范围→支持/反证→何时足以判断。员工不必手填底表；Agent负责完成，并在报告方法附录保留实际查询和选材理由。

分析单位不能混用：品类/渠道/年度用于结构和市场变化；商品×规格×店铺×观察日用于竞品与价格；购买评价记录用于体验表达；使用事件用于场景/JTBD；实际问卷答卷用于首提、KANO及考虑；交易/曝光/访客同口径事件用于购买转化；具体配方/BOM/线体/批量报价用于可行性。

## 查找、关联、排除、补查

1. 先读实际接口contract和已有成果，选支持本判断的实体/字段。按稳定productId连商品、规格、价、评价；品牌提及、商品归属、购买规格分别核验。
2. 先建立本题我方与主要替代的供给覆盖，再按假设检索用户表达。保留用户限定的对象、平台、时间和排除条件，未限定的平台不硬加。相关性按任务与证据资格判断，不以“最新/点赞最高/星级最低”替代。
3. 用行为和机制的同义/反义表达补查。例：“吃腻”还包括“换个口味/常规口味/还得是红烧/其他味差点意思”；查包装困难要找误操作、返工与放弃，也找操作顺畅的反证。单个关键词零命中不推出没有需求。
4. 关键词命中集合只用于发现。若要提及率，另取声明范围内合格全集或透明抽样集合，固定主题定义和分母后编码，保留成员、重复敏感性与排除。不能用搜到的11条做需求率分母。
5. 分层取样看直接竞品/我方系列/相邻替代、满意/负面/分歧、不同场景；不是凑品牌数量。新发现只补影响判断的规格/原文/报价。按新增独特信息、范围覆盖与当前决策需要决定停止，不无限扩样或把便利短评堆满。
6. 检索未命中先查实际字段、别名、关联、资格排除和覆盖。单一商品页验证失败时保留失败，继续使用允许的其他来源或实物材料；不绕过网站访问限制，也不凭失败宣称所有资料不可得。工具不足只限制相关判断。

## 每类结论只接收适合的数据

- 市场增长：同定义、同地区/渠道、可比跨期规模/交易；一个月目录和新品标题不够。
- 竞品差异：同粒度SKU与条件，消费者对比是线索而非实验性能。
- 用户矛盾：完整原句/事件及替代、满意反例；“有动作”不等于“有困难”。
- KANO/考虑/首提：实际对应题目和受访单位；评论文本不能反推成对问卷结果。
- 机会初排：有依据的定性草案可先比较；不必等全厂成本齐全，不能冒充商业立项。
- 工艺和盈利：真实报价、成本范围和线体确认；可推演具体模型，但未知值不能用模型记忆补齐。

## 选材验收与内容验收分开

交付前逐项问：材料是否适合这项主张？正文是否真的回答本节问题？是否比较有差异的备选？反例会怎样改变建议？下一人可否直接复用？任一关键项缺失就修正文或限定未完成部分。文件/哈希/链接/排版通过仅为技术通过，不自动代表课程产出合格；如实列缺口也不能替代实质分析。
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