Signal-Search

答案质量层搜索/增强检索 skill：搜信息、做调研、对比、查资料、信源比对、事实核查时启用。不做链接列表——返回带加权打分(SBA)、事实级来源锚定(M51)、分层深度(L0–L3)与 token 预算封顶的干净答案；无广告、零 key、可嵌入，被其它 skill 当检索原语调用（由调用方注入 LLM 与抓取能力）。

一款"搜索 + 增强搜索"工具产品：对外暴露干净检索原语 retrieve(query, constraints, budget)，按需求复杂度在 L0–L3 自动路由、动态选源、控 token 预算、对信源自动比对打分、证据足够即自动停止。被其它类别工具当"检索能力"消费——不是用来编排其它搜索 skill。

答案质量层定位：答案质量 > 链接数；无广告、直接给答案；引用真实可溯（M51 事实级锚定，可导出 BibTeX/Markdown/RIS/CSL/NoteExpress）；分层深度（depth="quick|standard|deep"）；更轻——库而非产品，不绑 LLM、不 spawn agent、无多模态/前端，LLM 与抓取由调用方注入。真·子 agent 派发由调用方注入 agent_fn（库不 spawn agent）；HITL 大纲确认交互见 scripts/research_cli.py；参考模板见 examples/agent_dispatch.py。

何时用

用户要搜信息、做调研、对比、查资料，或别的 skill 需要检索时。

标准调用契约

retrieve(query, constraints={language,domain,freshness,max_sources,required_tier,source_prefs}, budget=token软上限) → {findings, sources[], scores[], confidence, token_used, exhausted, tier_used, trace} （详见 references/ 各规范与 scripts/ 实现；config.json 为引擎单真相源。）

档位路由 L0–L3

• L0 速查（日期/语法/命令/定义，唯一可验证）→ 预算 2k，1 源，禁思维链。
• L1 单点（谁/多少/是什么）→ 预算 8k，1–3 源。
• L2 诊断/方案（对比/为什么/怎么选/风险）→ 预算 30k，3–8 源，多源对比+验证。
• L3 研究（调研/前沿/学术）→ 预算 100k，≤20 源，planner→并行 crawler→publisher。
• 默认 L1；用户可 /signal L3 调研 X、/signal L2 对比 A B 显式覆盖。详细规则见 references/tier-policy.md。

档位速查表（该选哪一档）

不确定时默认 L1；涉及"对比/风险/为什么"升 L2；"调研/学术/前沿"升 L3。

你的查询长这样	推荐档位	触发写法示例	说明
"今天周几" / "Python 怎么读文件" / "GDP 是什么"	L0 速查	/signal 今天周几	单一可验证事实，最省 token
"iPhone 17 起售价" / "北京常住人口多少"	L1 单点	/signal iPhone 17 起售价	一个明确事实点
"A 与 B 哪个好" / "为什么通胀" / "方案怎么选"	L2 诊断	/signal L2 对比 方案A 方案B	需多源对比、强制反面论证防偏颇
"XX 技术最新进展" / "XX 领域综述" / "XX 风险研究"	L3 研究	/signal L3 调研 XX 技术	需文献/多源深挖、planner→并行 crawler

口诀：事实速查用 L0/L1，要"比"和"为什么"用 L2，要"深"和"学术"用 L3。

意图与查询规划

先判意图（fact/compare/howto/why/research/latest/verify），confidence<0.6 向用户澄清（最多 1 轮）。再按四范式拆解：成分型 fan-out 并行 / 多跳串行 / 实体锚定 / 迭代重写。宽度上限 L2≤8、L3≤20。方法论见 references/intent-decomposition.md。

信源打分原则（SBA）

每源五维（credibility/relevance/recency/authority/bias），综合 weighted=0.35·cred+0.30·rel+0.15·rec+0.15·auth+0.05·(1−bias)。按 weighted 加权合成，不按数量投票；冲突：高 weighted 优先，低 weighted 显式标"存在相反观点"。内置可信度表见 config.json。

自适应停止原则

• L0/L1（缩范围）：预算即停，标 exhausted=False；1–2 源一致即停。
• L2/L3（保覆盖）：覆盖饱和度即停（子问题全答/引用收敛/单源饱和/缺口闭合）；预算仅兜底，先到未饱和须标 exhausted=True 且不静默标完整。
• "决定不检索"是一等能力：research() 现在在检索前自主判定——空/纯寒暄、关于本能力自身的提问、过于含糊无实体的疑问，直接拒答或澄清（返回 skipped+skip_reason），不浪费检索与落盘；正常 L0–L3 可检索查询一律放行。判定见 route.should_skip_search（decide_not 为其兼容别名）。每次停止必写 trace.stop_reason。详见 references/tier-policy.md §4。

token 预算原则

软上限 + 早停；到顶停并标注 exhausted。省 token 七法（prompt 裁剪/上下文剪枝/预检索过滤/工具输出压缩/prompt caching/输出长度控制/模型路由）见 references/token-optimization.md。每多花一批 token 前问"会改变结论/动作吗"，答否即停。

验证护栏

• 只引 sources 中实际抓取的 URL；未抓取标"待核实"。
• 事实级核验（M51）：findings 拆原子事实 → 逐条与 source 片段做蕴含判定 → TRUE/FALSE/UNCERTAIN；UNCERTAIN 显式标"待核实"，不计入已支持，faithfulness 按原子事实计。
• L2/L3 强制反面检索（criticism/limitations/失败/无效）。
• 结论依赖代码必须实际执行验证（"读过即跑"）。
• 合规护栏（默认开）：尊重 robots.txt、PII 脱敏不落库原文、限速 ~1req/14s、登录墙/付费墙源跳过。见 references/anti-scraping.md §6。

被其它类别工具调用（辅助补齐检索短板）

作为检索原语被 ChatGPT、Claude、Perplexity、Kimi、Gemini 等 AI 助手，以及各类投研、调研、深度分析工具消费——它们各自在自身领域强、但做检索差。Signal-Search 只返回带打分与置信度的干净结果，不替调用方决策。

接入 LLM 的默认行为 = 调用方 LLM 自动接管：当调用方（上层 agent / 调用本 skill 的 LLM）需要接入 LLM 时，默认激活的就是该调用方 LLM 来充当 agent_fn / tier_classify_fn / conflict_check_fn——哪个 LLM 调用就用哪个，无需用户注入、无需额外配置。M51 语义冲突检测同理：conflict_check_fn 由调用方把其 LLM 包成回调注入（参考实现见 examples/conflict_llm.py 的 make_llm_conflict(llm_fn) 适配器），库内不持有任何 LLM key、不 spawn 第二条连接。学术源 DOI 回填同理：doi_resolver 由调用方注入其书目源（S2/Crossref/自有库），库内不内置任何书目源、不读环境变量。未接 LLM 时库内启发式降级（内部按维度 retrieve() + 规则分档 + M51 零检测），零依赖可跑。

已实装质量层能力（P0–P2 缺口修复）

以下能力均已落地并通过单测回归；零依赖为默认路径，重依赖（sentence-transformers 等）一律 config 开关、默认关、try/except 降级。

• 自主不检索（P0-3）：research() 检索前用 route.should_skip_search 判定；空/寒暄、关于本能力自身的提问、过于含糊无实体的疑问 → 直接拒答/澄清（skipped+skip_reason），不检索不落盘。
• 置信度=答案正确性（P0-2）：report.confidence_of 由"来源打分均值"改为融合 M51 TRUE 率 + 引文真实率（VERITAS）+ 不确定性条数 合成，度量"答案对不对"而非"来源像不像"。
• M51 事实锚定加固（P0-1）：否定/极性检测 + 关键实体（数字/专名）命中 + 锚定覆盖阈值三道闸门，堵住"共享≥1词即 TRUE"的假 TRUE；语义后端（sentence-transformers）经 semantic_fact_verify+embed.py 可选启用。
• 时效性衰减（P1-4）：score._recency 抽年份 → 按 freshness 窗口线性衰减，接入打分与排序；近窗口查询优先新闻类引擎（若配置）。
• 预算线性修正（P1-5）：budget.estimate 按查询长度 + 子问题数线性修正，封顶不出界。
• 失败可见性（P1-6）：connector 抓取 warnings 显式进入 research()/orchestrate 返回 meta.warnings。
• Vault 默认关（P1-7）：research() 默认纯内存，仅显式 vault_dir 或 cfg.research.vault_enabled=True 才落盘，避免污染 cwd。
• 缓存默认开（P2-10）：cache 默认启用，带 TTL + 内容哈希，避免重复检索（默认关硬门槛中其余增强项仍保持关）。
• 内联引用 M31（P2-9）：report.synthesize 输出行内 [n] 标记 + 编号来源列表，论断句↔来源可追溯。
• 多语种分词（P2-11）：common.tokenize 对 CJK 拆 1–3 gram、其余脚本按词切分（覆盖 ja/ko/ar 等）；增强版见"补强"。
• 可嵌入 SDK（P2-14）：research_cli.research(query, on_progress=...) 非交互、带阶段进度回调（start/tier/skipped/outline/warnings/done/error）；HITL 大纲确认见 research_interactive。

补强（零依赖重实现，P2 增强项加深）

在前序 P0–P2 轻量实现基础上，对三项做"更重"的零依赖实现；均保持默认关/零依赖路径、不触碰合约硬门槛，并已通过单测回归（rerank 24+6、dedup、tokenize 各用例全绿，eval 离线命中率 1.0）。

• 语义 rerank（零依赖重排）：新增 scripts/rerank.py，复用 embed.py 的真实/降级（64 维关键词哈希）向量做"查询 × 候选源"余弦重排；method 支持 semantic/bm25_rrf/hybrid（α 融合），结果写入独立 rerank_score 键，orchestrate.retrieve 在截断前接入、report 在有该键时优先按它排序与呈现。config.rerank.enabled 默认 false（合约硬门槛），仅开启且非 SIGNAL_SEARCH_OFFLINE 时介入；无 sentence-transformers 自动走降级向量、不强制加载重依赖，embed 任意异常均降级 lexical 基线、绝不让主检索崩溃。
• simhash 主通道去重：dedup.near_dup 升级为 simhash 64-bit + 4×16-bit LSH 分桶主通道（汉明距 ≤ threshold 即近似重复，threshold 形参真正生效），Jaccard 词重叠作全量二级兜底（覆盖"措辞不同但词集高度重叠"的短摘要），URL 精确去重与保序不变；性能由 O(n·m) 全配对降至近 O(n)（结果集 ≤ max_sources）。
• 多语种分词增强：common.tokenize 由"纯 CJK 2-gram"增强为 CJK 段 1–3 gram + 内置紧凑词典最大正向匹配（捕捉更完整词边界），日文假名纳入 n-gram，韩文/阿拉伯文等按 Unicode 词切分；仍零依赖、纯正则/内置词典，且为旧 bigram 行为的超集，不破坏以 tokenize 为输入的打分/去重语义。

渐进式披露

config.json 激活时读（引擎单真相源）；references/*.md 与 scripts/*.py 按需读（反爬/意图/档位/省 token/金标准集等详版）。

常见问题（FAQ）

• Q：结果会缓存吗？ 会，且默认开（cache.enabled=true），带 TTL + 内容哈希，相同/近似查询直接命中，避免重复检索，无需手动管理。
• Q：中文搜索质量一般怎么办？ 默认中文引擎（百度/搜狗等）偏"水"。专业/学术场景请在 config.json 启用 academic 类源或接入 Tavily 等付费 API；也可在 constraints 用 source_prefs 指定只用权威源。
• Q：语义核验 / rerank 需要装重依赖吗？ 不需要。config.rerank.enabled 与语义后端（sentence-transformers）均默认关；未安装时自动走零依赖降级向量与启发式，不强制加载重依赖、不崩溃。
• Q：怎么只用某类源（只搜国内 / 只搜学术）？ 在 constraints 设 domain（CN/INT/ACADEMIC）或 source_prefs；config.json 的 engines 按 region/best_for 分类，可组合过滤。
• Q：什么情况下它"决定不检索"？ 空/纯寒暄、关于本能力自身的提问、过于含糊无实体的疑问——research() 检索前用 route.should_skip_search 判定，返回 skipped+skip_reason，不浪费检索与落盘。
• Q：TLS 证书校验能关吗？ 默认开启（更安全）。仅当在受信任的内网或测试环境时，才可在 config.json 设 scrape.tls_verify=false；关闭后会打印一次 MITM 风险提示并写入 meta.warnings。公网环境务必保持开启。
• Q：离线环境能用吗？ 可以。设 SIGNAL_SEARCH_OFFLINE=1 后，语义 rerank 等需联网能力自动退避、降级为 lexical 基线，主检索不受影响。

限制与警告汇总

• 中文默认引擎偏水：专业/论文级结论建议启用 academic 源或接付费 API；中文学术库通常只能取到题录摘要，全文需接机构库。
• 需调用方注入 LLM：M51 语义冲突检测、语义 rerank 等依赖 LLM/向量后端，由调用方以回调注入；库内不持有任何 LLM key、不读环境变量、不 spawn 第二条连接。未注入时走零依赖启发式降级。
• 合规护栏（默认开）：尊重 robots.txt、PII 脱敏不落库原文、限速约 1 req/14s、登录墙/付费墙源自动跳过。
• TLS 校验（默认开）：scrape 默认校验证书；仅受信任内网/测试可关 scrape.tls_verify=false，关闭有中间人劫持风险。
• 失败隔离：单源不可达/超时自动跳过并写入 meta.warnings，不会让整个检索崩溃；meta.warnings 可见，便于排查。
• 预算封顶：到达 token 预算即停并标注 exhausted；L2/L3 以覆盖饱和优先，预算仅兜底。