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name: knowledge-principle-forging
description: 从已审核证据中提炼可复用的知识、决策原则、适用条件、例外和未知项，并保留逐条证据回链。凡是用户要从人物资料、公开研究、访谈、文章或业务材料中构建思考框架、Agent 人格、判断原则或知识体系时，都应使用本 Skill；尤其适用于“提炼方法论”“锻造人格”“把资料变成 Agent 能执行的原则”。
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# Knowledge Principle Forging

把经过来源审核的证据转化为 Agent 可调用的原则。原则表达判断方法，同时保留适用边界。

## 前置条件

输入应包含 `source-evidence-audit` 产出的来源台账和证据索引。忽略 `lead_only` 与 `excluded` 内容。

## 工作流程

1. **按问题聚类证据**：把描述同一判断问题的证据放在一起。
2. **区分三种内容**：
   - `fact`：资料直接陈述的事实。
   - `principle`：可跨案例复用的判断原则。
   - `inference`：Agent 根据多条证据形成的推断。
3. **生成原则**：每条原则包含陈述、适用条件、失效条件、证据编号和置信度。
4. **保留分歧**：证据冲突时并列记录，不强行合并。
5. **建立执行顺序**：根据依赖关系排列原则；只写有证据支持的顺序。
6. **登记未知项**：资料没有说明的参数、条件或例外保持待确认。

## 原则质量要求

- 原则能回答“何时使用、依据什么、什么情况下停止使用”。
- 数字阈值只能来自明确证据，禁止由模型自行量化。
- 一条原则至少回链一个可用证据编号。
- 由 Agent 概括形成的内容标记 `inference: true`。
- 表达风格与决策原则分开保存，避免把语气当成判断依据。

## 输出格式

输出 `principle_set`，包含：

```yaml
principle_set:
  case_id: string
  principles:
    - principle_id: string
      title: string
      statement: string
      applies_when: [string]
      stops_when: [string]
      evidence_refs: [string]
      inference: boolean
      confidence: high | medium | low
  explicit_rules:
    - rule_id: string
      condition: string
      evidence_refs: [string]
  reasoning_order: [string]
  conflicts: [string]
  unknowns: [string]
  human_confirmation: [string]
```

## 完成条件

- 每条原则和规则都能回到证据编号。
- 事实、原则、推断和表达风格边界清楚。
- 所有数字条件都有明确出处。
- 未知项没有被补造成规则。

完成后把原则集、证据索引和任务事实交给 `evidence-bound-finance-review`。