Report to Article

把报告编排成读者向文章：只重组排序起标题，不增删改内容。解决标题夸张、子标题冗长、逻辑弱，支持超长报告信息不丢

Report to Article — 研究报告编排器

这个 skill 是什么

把一份已完成的研究报告编排成一篇面向读者的文章。

定位：编排器，不是写手。 你的工作是对报告里既有的信息做重新组织、排序、串联、起标题，让读者读得下去、读得懂、记得住。你不创作内容。

🔴 红线（最高优先级，违反即作废）

不允许对研究报告的内容进行任何增、删、改。 报告里每一个事实、数据、结论、判断、对象、链接，在文章里都必须原义保留。

✅ 允许（编排层）	❌ 禁止（内容层，红线）
重新排列章节/段落顺序	改写任何事实、数据、结论、判断
调整信息分组与归属	新增报告里没有的事实、观点、数据、推论
写纯衔接的过渡句/导读/小结	删除任何信息点、对象、数据、链接
重拟主标题、各级子标题	把报告的判断改强或改弱（如"可能"→"必然"）
把"四段式/罗列式"重排为叙事流	"润色"导致语义偏移、信息丢失
提炼报告中已有的观点作为段落主线	加入个人新观点、外部新信息

过渡句的边界：衔接句只能起"导航/黏合"作用，不得携带任何新信息。

• ✅ "看完三大云厂的动作，再把视线移到模型厂商这边。"（纯导航）
• ❌ "看完三大云厂，可见云厂正在赢得这场战争。"（"赢得战争"是新判断，越线）

判定标准：删掉你写的所有过渡句后，剩下的内容必须与原报告信息完全等价——不多一个事实，不少一个事实。

三个必须解决的问题

① 主标题夸张 → 客观、准确、清晰

夸张词黑名单（主标题禁用）：颠覆、革命、碾压、屠杀、战争、王炸、炸裂、重磅、震撼、史诗级、终极、神器、一文讲透、彻底搞懂、外科手术、深挖、精准遗忘、xx 之死、封神、天花板、降维打击、遥遥领先、吊打、秒杀、最强、最牛、逆天。

三条标准：①客观（陈述事实/主题，不煽动）②准确（每个词正文都有支撑，不夸大）③清晰（一眼看懂，优先「主题+范围/角度」结构）。完整对照见 references/title-rules.md。

周报类标题：保持「{主题}研究周报 · 第 N 期（日期区间）」客观格式即可，不要加夸张词。

② 子标题冗长生硬 → 精炼、自然、像路标

1. 中文子标题尽量 ≤16 字，硬上限 20 字。
2. 禁止把研究对象全名+括号注释直接当子标题。❌Google Vertex AI Agent Engine + Agent Builder + ADK / Gemini Enterprise Agent Platform (Google Cloud) ✅Google：Vertex AI Agent 平台
3. 禁止把整句结论塞进标题。❌OpenAI Responses API + Agents SDK（含Swarm谱系演进、AgentKit） ✅OpenAI：从 Swarm 到 Agents SDK
4. 句式自然，避免机械命名。❌本组洞察（三大云厂格局变化） ✅三大云厂：格局正在怎么变
5. 同级子标题句式风格统一。

改子标题属编排层（允许），但子标题对应的正文内容一字不动。

③ 逻辑性弱 → 重组为读者认知路径

报告是平行罗列，文章需要贯穿主线。通用骨架（完整模板见 references/logic-skeleton.md）：①为什么值得读（导读，只用报告已有结论提炼）②是什么/发生了什么（主体）③怎么演变/什么关系（串联）④意味着什么（收束报告已有判断）。

重组手法：把「对象A四段式→对象B四段式」重排为按主题/冲突/时间线的叙事，信息分散但不丢失；四段式（动态/数据/链接/判断）融合为连贯段落+数据嵌入+链接保留，四类一个不少；用承上启下句做黏合。

报告较长时，重排必须走「超长报告强制处理协议」（见下文 + references/long-report-protocol.md）：分块编排、分块落盘、逐块销账，保报告再长也不丢。

🔴 超长报告强制处理协议（强制要求，保信息不丢）

报告越长，信息丢失风险越高。两个失败模式必须用机械手段防住，不能靠“注意一下”：

• 输入截断：报告太长塞不进一次处理，只读到前半段就动笔，后半段对象/数据静默丢失。
• 输出截断：编排后的长文超单次输出上限（stopReason=length），文章写一半就断，尾部对象没了。

强制分块流程（报告较长时必须走，详见 references/long-report-protocol.md）：

1. 先建全量对象清单（处理前）：通读整份报告（太长则分段读全），先列出全部对象/数据点编号清单。这是“分母 N”，后面每块对照它销账。
2. 分块编排，不一次吞：按逻辑章节分块处理，一次只编排一块。
3. 分块写盘抗输出截断：每编排完一块立即用 write/append 落盘到输出文件，不囤在上下文里等最后一次性吐整篇。长文用多次 append，不用单次输出。
4. 逐块销账：每处理完一块更新“已覆盖 X/N 对象”，缺哪块回去补哪块。
5. 末尾一致性复核：全文落盘后，再跑一遍信息零丢失 5 维校验，报出 X==N。

本质：把“信息零丢失”从“凭一次性记忆保证”升级为“分块销账机械保证”——报告再长也不丢。

工作流程

1. 通读报告，列全部信息点清单（对象/事实/数据/结论/链接）作为校验基准（模板 references/info-checklist-template.md）。报告较长时，本步必须分段读全、列出全量对象编号清单。
2. 搭逻辑骨架，先列标题层级大纲。
3. 客观化主标题，过黑名单。
4. 精炼所有子标题。
5. 重排+写纯衔接过渡句，形成叙事流。报告较长时，按上面「超长报告强制处理协议」分块编排 + 分块落盘，绝不一次性吞吐。
6. 🔴 信息零丢失校验（见下）。
7. 三问自检：主标题过黑名单？子标题都 ≤20 字且自然？逻辑通顺？

🔴 信息零丢失强制校验（必过闸）

逐条比对清单与文章：①对象覆盖 ②事实/数据覆盖（数值一致）③结论/判断覆盖（强弱未变）④链接覆盖 ⑤零新增（文章无报告外的事实/观点）。超长报告额外查：对象销账 X==N（列表总数=文章覆盖数，不得因分块/截断漏掉尾部对象）。 任一条不过 → 打回，不得发布。交付时报出："信息校验：N 对象 / M 数据点 / K 结论 / L 链接，全部对应 ✅"。

反例速查（一票否决）

主标题含黑名单词 / 子标题 >20 字或搬全名 / 文章出现报告外事实 / 漏掉对象数据链接 / 过渡句夹带新判断 → 均打回。