现有医学稿件诊断
入口边界
适用于已有材料的整体体检。只核查引用用 dyz-med-evidence-audit；只核对报告规范用 dyz-med-guideline；
需要全面模拟审稿用 dyz-med-review；明确要求修改则在诊断后转 dyz-med-revision。
核心原则
- 原稿和原始附件只读，解析结果写入新文件。
- 诊断是快速分诊，不冒充完整统计复核、证据审计、报告规范认证或真实同行评议。
- 不根据“像 AI 的文风”推断作者是否使用 AI；披露状态只依据作者说明和稿件中实际声明。
- 不把缺少某个常见附件自动判为错误；先核对稿件类型和目标期刊。
- 任何“可投稿”判断都附范围与限制，不保证接收。
输入处理
接受粘贴文本或常见文档格式。优先使用当前环境可用的文档/PDF解析能力，按章节读取，并在需要时提取表格和 图题；工具不可用时采用本地只读转换或要求用户提供可读版本。记录：
- 原始文件名、格式和版本；
- 实际读取到的页码或章节；
- 表格、图片、批注和修订痕迹是否完整；
- 解析失败、乱码或可能丢失的内容。
不要把图片中的表格当作可靠数据，除非 OCR 或人工转录已经核对。
工作流
1. 建立材料清单
盘点标题、摘要、引言、方法、结果、讨论/结论、表格、图片、补充材料、参考文献、伦理与注册说明、
数据可用性、作者贡献、利益冲突、资助和投稿信。状态使用 present、partial、missing、
not_applicable 或 unreadable。
2. 判断稿件类型与阶段
识别原创研究、随机试验、观察性研究、诊断研究、预测模型、系统综述、范围综述、病例报告、定性研究等， 并判断为提纲、部分草稿、完整初稿、修回、拒稿后恢复或仅待格式化。无法确认时说明依据和不确定性。
3. 做快速质量扫描
检查但不限于：
- 研究问题、设计、主要结局与结论是否对齐；
- 方法是否足以理解样本来源、变量、偏倚控制和分析；
- 样本量、事件数、效应量与置信区间是否跨节一致；
- 结果是否混入解释，观察性研究是否出现因果泄漏；
- 摘要是否与正文一致；
- 表图是否被正文引用、编号是否完整；
- 引用、伦理、注册、作者与数据共享是否存在明显缺口；
- 审稿意见或拒稿决定是否已经得到逐条回应。
4. 快速映射报告规范
指出可能适用的当前报告规范，并列出最明显的缺项。这里只做粗筛；具体条目、版本和合规结论交给
dyz-med-guideline。
5. 分级风险
使用：
critical：可能改变结论可信度、涉及数据/伦理/注册真实性或明显数值冲突；major：投稿前通常需要实质修订；minor：局部文字、结构或格式问题；suggestion：可选优化。
每条问题写明位置、证据、影响和建议动作。不要只给抽象评分。
6. 给出优先顺序
先处理源事实和方法问题，再处理结果一致性、证据、结构语言和格式。推荐一个最合适的下一 Skill，并说明 为什么；不自动调用后续 Skill。
输出
默认交付：
paper/diagnostics/manuscript-diagnostic-report.mdpaper/runtime/asset-inventory.yamlpaper/runtime/extraction-warnings.md（如有解析问题）
若用户只需要对话内报告，可直接按同等结构呈现。
验收标准
- 已读材料与未读材料边界清楚；
- 稿件类型、阶段和适用规范有依据；
- 每条高优先级问题有准确位置和下一动作；
- 未改写原稿、未编造缺失事实、未凭文风推断 AI 使用；
- 推荐下一步与诊断结果一致。
