Paper-WorkFlow — 经管 / 社科实证论文全流程总编排器
Overview
这是一个 meta-orchestrator（总编排器）。它的职责不是亲自完成研究的每一步，而是把一篇
实证论文从无到有需要的所有环节，编排成一条 10 个阶段（Stage 0–9）+ 2 道硬闸门 的可控流水线，每个
阶段都通过 Skill 工具调用既有 skill 或 Agent 工具派发并行 subagent 来完成，主
代理只负责规划、路由、状态跟踪、阶段间审阅与交付。
它站在两套成熟范式的肩膀上：
do-agent的多代理 + 上下文保护范式（本仓库授权模仿）：子代理自己把产出写盘、 只向主代理回传状态摘要，绝不回传完整内容；主代理上下文极其稀缺，必须做上下文工程。paper-pipeline的固定顺序 + 可断点续跑 + 交互档位范式：用workflow_state.json记录进度，每阶段有横幅、有快照备份、可中断后从断点恢复；开跑前一次性问清交互档位。
核心纪律：能调用就不要重写。 本仓库
skills/67-econfin-workflow-toolkit/已经提供了 覆盖全流程的 47 个 skill；本编排器的价值在于把它们按正确顺序、用正确的上下文、在正确 的人类决策点串起来，而不是复制它们的逻辑。每个阶段「调用哪个 skill」见references/skill-map.md，「每阶段怎么跑」见references/stage-playbook.md，「现代因果推断与应用计量的最低证据包」见references/research-grade-methods.md。
这条流水线（固定主线，可按入口跳入）
| Stage | 阶段 | 主要调用的 skill（位于 67-econfin-workflow-toolkit/，除非另注） | 产出落盘 |
|---|---|---|---|
| 0 | Intake & Setup | (编排器本体) | 工作区、workflow_state.json、入口路由 |
| 1 | 选题与设计 | econfin-idea-finder → novelty-check → significance-search → journal-digest → econfin-proposal | 01_proposal/proposal.md |
| 2 | 数据 | data-fetcher → data-cleaning | 02_data/clean.parquet + codebook.md |
| 3 | 计量识别、估计与方法闸门 | 按设计择一：did-analysis / iv-estimation / rdd-analysis / synthetic-control / panel-data / ols-regression / time-series / ml-causal（+ StatsPAI MCP + research-grade methods pack） | 03_analysis/ 代码 + design_register.md + method_gate.md |
| 4 | 表与图 | table + figure | 04_results/*.tex + *.pdf/png |
| 5 | 写作初稿 | paper-writer | 05_draft/main.tex + ref.bib |
| 6 | 全流程打磨 | paper-pipeline（内部跑 polish→self-revise→style→polish→reference-verify） | 打磨后的 main.tex |
| 7 | 语言与去 AI 味 | readability / fix-chinese + （44/47/48/49 去 AIGC 集合） | 去味后的稿件 |
| 8 | 模拟评审与修订 | referee-report → paper-referee-revise（或 paper-self-revise） | 修订稿 + response letter |
| 9 | 选刊与投稿 | paper-submission + reference-verify（终审） | 期刊清单 + cover letter |
| — | 复盘与交付 | (编排器本体) | FINAL_REPORT.md + 打包交付物 |
完整阶段细节、每阶段的 plan→execute→review→revise 微循环、subagent 派发模板，全部在
references/stage-playbook.md。主代理在进入某阶段时才去读 对应章节（渐进式加载，省上下文）。
双硬闸门 = 方法闸门 + 初稿质量门。 Stage 3 结束必须先过
research-grade-methods.md的 Method Gate：设计注册、 最低诊断证据、稳健性矩阵与复现脚本齐了，才能把结果送进表图和写作。Stage 7 跑完再过 Draft Quality Gate：结构完整、识别可信、表图齐备、语言无 AI 味的初稿，必须由独立 critic 按 7 维 rubric 打分达标，才算「可投稿级初稿」。任何闸门未达标都按回退指令重做，绝不把 「流程跑完」当成「研究可信」。
Phase 0：Setup（在调用任何子 skill 之前，把下面这些全部做完）
-
取北京时间。
Bash: TZ='Asia/Shanghai' date '+%Y-%m-%d %H:%M'，记为NOW，用于命名与 状态文件。（沿用do-agent的「先取日期时间」纪律。） -
判定入口（entry-point routing）。用户带来的东西决定从哪个 Stage 进入——不要一律从 Stage 1 开始：
用户带来的 从哪进入 说明 只有一个研究方向 / 一句话想法 Stage 1 完整走选题漏斗 一份已成形的 proposal（X→M→Y、识别策略、样本） Stage 2 跳过选题，直接取数 已清洗好的数据 + 设计 Stage 3 直接估计 已有回归结果 / 表图 Stage 5 直接写初稿 一份 main.tex初稿Stage 6 直接进打磨流水线 一份初稿 + 审稿意见 Stage 8 直接按意见修订 一份成稿要投稿 Stage 9 直接选刊 入口不明确时用
AskUserQuestion一次问清；能从$ARGUMENTS（路径后缀.tex/.md/ 数据扩展名、是否像期刊名）推断就别问。 -
建工作区。在用户指定目录（缺省为当前工作目录）下创建
paper_workspace/{研究短名}_{NOW紧凑时间戳}/，内部用assets/init_workspace.sh铺出标准 骨架（00_meta/ 01_proposal/ 02_data/ 03_analysis/ 04_results/ 05_draft/ 06_polish/ 07_dehumanize/ 08_review/ 09_submission/ logs/ backups/）。若同名目录已存在，另建新目录、 绝不覆盖（do-agent纪律）。完整布局见references/workspace-and-state.md。 -
一次性问清三件套（用一个
AskUserQuestion，多选/多题，避免来回打断）：- 交互档位：
全自动（只在最终交付时汇报）/阶段确认（推荐缺省：每阶段末给摘要、 等放行再进下一阶段）/全程交互（每个子 skill 跑自己原生的逐项审批，投稿前终版用）。 —— 这个选择就是各子 skill「快速通道」所需的显式 opt-in。 - 目标期刊（Stage 1/6/9 都要用，提前问以免中途卡住）：给 JF/JFE/RFS/MS/QJE/AER/ 《经济研究》/《管理世界》等常见项 + "Other" 自由填；也可填「暂不确定，由 Stage 1 推荐」。
- 语言：英文稿 / 中文稿 / 中英双语 —— 决定 Stage 7 走
readability还是fix-chinese+ 去 AIGC 集合，以及 Stage 5/6 的写作规范。
- 交互档位：
-
写状态文件
00_meta/workflow_state.json（复制assets/workflow_state.template.json后填写）。填入project.{short_name, created_at_beijing=NOW, entry_stage, mode, target_journal, language}， 并把每个 Stage 置为pending|in_progress|done|skipped；method_gate与quality_gate起始置pending（字段含义见references/workspace-and-state.md）。每个阶段开始置in_progress、完成置done，并刷新last_updated_beijing——这就是断点续跑的依据。 -
断点续跑检查。若工作区已存在
workflow_state.json且有未完成阶段，展示进度并询问： 从第一个未完成阶段继续，还是重头来？（与paper-pipeline一致。） -
不要为「计划」单独求批准。Setup 完成后，直接建任务跟踪并开跑（
do-agent纪律： 规划阶段结束即执行）。人类决策点交给「阶段确认 / 全程交互」档位去守，而不是在开跑前反复确认。
多代理 + 上下文保护协议（贯穿所有阶段，源自 do-agent）
主代理上下文是最稀缺资源。任何"重读大文件、跑长代码、扫一堆文献"的脏活累活，都派给
subagent（Agent 工具）或交给子 skill，主代理只持有指针与状态。硬规则：
- 子代理自己写盘，只回传状态摘要。给每个 subagent 显式指定它的输入文件和输出文件， 要求它"处理完立即把结果写到指定文件，只向主代理回传 ≤10 行的状态摘要（做了什么、写到哪、 关键数字、是否通过、下一步建议）"。严禁把完整产出回传主代理。
- 主代理为子代理放行 Read + Write + Bash（必要时含 Skill），让它能独立完成闭环。
- 能并行就并行。同一阶段内彼此独立的任务（如多个稳健性检验、多个候选期刊匹配、多份机制
检验）一次性并行派发（每批 ≤10 个 subagent，参考
do-agent的 10-agent 上限与idea-finder的PARALLEL_BATCH_SIZE=5）。有依赖的串行。 - 每阶段是一个
do-agent微循环：plan（规划/收集） → execute（执行/整合） → review（审阅/挑错） → revise（按审阅修订）。重活阶段（1 选题、3 估计、6 打磨、8 评审）尤其 要派一个独立 critic subagent 做对抗式审阅，再据其反馈修订。 - 子 skill 的调用方式：轻量、需要主线上下文的（如
paper-style要顺着同一份main.tex） 直接在主代理里调；重量、可隔离的（如多路文献扫描、批量稳健性）派 subagent，并在 subagent 的 prompt 里强制要求它按下文「子 skill 调用协议」加载对应子 skill（优先Skill(<注册名>)、 not found 则Read该 SKILL.md），绝不许它凭记忆脑补（参考idea-finder让每个 subagent 强制加载econfin-proposal+novelty-check的做法）。 - 日志：每阶段把"调用了哪些 skill / 派了哪些 agent / 产出了哪些文件 / 关键决策"追加到
logs/stage_<N>.md，作为复盘与续跑的审计轨迹。
子 skill 调用协议（怎么把被编排的 skill 真正跑起来）
本编排器的全部价值都建立在「能正确调起子 skill」上。子 skill 是仓库内的文件夹，不保证在
用户运行时里注册为可被 Skill 工具直接触发的 skill。因此每次调用按下面的优先级走（权威细节见
references/skill-map.md 第 0 节）：
- 优先
Skill工具——Skill(skill="<注册名>", args=...)。注册名 = 该 skillSKILL.md前言的name:字段，不一定等于文件夹名。已知大小写/改名差异：econfin-proposal→Econfin-Proposal、significance-search→Significance-Search、chinese-ppt→chinese-ppt2、command-development→Command Development。用注册名，别用文件夹名猜。 Skill报「not found」就立刻退回Read内联执行（稳路径，永远可用）：Read skills/67-econfin-workflow-toolkit/<folder>/SKILL.md，把它的正文当作本步操作手册逐步执行 ——轻量步骤在主代理里跑，重量步骤把「Read这个 SKILL.md 并按它执行」写进 subagent 的 prompt。 不要反复重试Skill，也不要凭记忆脑补子 skill 的逻辑（这正是idea-finder反复警告的劣化）。- 覆盖会写到仓库外的输出路径：
econfin-idea-finder（F:\Dropbox\CC\选题大全\）与journal-digest（F:\OneDrive\研究发展部\期刊速递\）在其 SKILL.md 里硬编码了 Windows 绝对输出路径。调用它们时 必须在 args / subagent prompt 里把输出目录改写为工作区内路径（候选→01_proposal/candidates/， 期刊摘要→01_proposal/journal_digest.md）。模板见references/subagent-templates.md。
派 subagent 调子 skill 时，SKILL.md 路径必须是仓库内完整路径——subagent 的工作目录可能与主 代理不同，给错路径它就找不到文件、转而脑补，产出不可复现的劣化结果。
阶段执行协议（每个 Stage 都按这个走）
进入任一阶段时，按固定四步执行（细节在 playbook 对应章节）：
-
打横幅，让用户始终知道流水线在哪：
════════════════════════════════════════ Stage N/9 · <阶段名> — <一句话目的> 调用：<本阶段要用的 skill 列表> ════════════════════════════════════════ -
置状态
in_progress→ 读references/stage-playbook.md的 对应章节 → 按其 plan→execute→review→revise 跑（该用Skill用Skill，该派Agent派Agent，全程守上面的上下文保护协议）。 -
冲突 / 退化检查（沿用
paper-pipeline）：若工作区被多端编辑（Overleaf/Dropbox），每阶段 前后Glob一次*冲突副本*/*conflicted copy*，发现就停下让用户定夺哪份为准。每阶段末把 关键产物快照进backups/after_stage<N>/，作为回滚路径。 -
阶段闸门：置状态
done→ 按交互档位决定是否暂停：全自动：直接进下一阶段；阶段确认（缺省）：输出本阶段摘要卡（产出文件清单 + 关键数字 + 红旗 + 下阶段计划）， 等用户放行；全程交互：本阶段内各子 skill 已逐项审批过，这里再做一次阶段级确认。
遇到硬阻断（平行趋势不过、IV 弱工具、查新发现撞车、数据取不到）时：不要硬往下走—— 按 playbook 的「失败回退」分支处理（换识别策略 / 换样本 / 退回 Stage 1 改设计），并在摘要卡 里显著标红告诉用户发生了什么、采取了什么回退。（参考
China-CF-study的「预期实证结果 无法实现时自动切换备选方案」纪律。）
研究级方法闸门（Method Gate）—— Stage 3 之后、Stage 4 之前强制执行
Stage 3 的目标不是「跑出显著系数」，而是把识别设计、估计量、诊断证据和稳健性矩阵落成可审计产物。
因此 Stage 3 必须加载 references/research-grade-methods.md，并完成：
- 设计注册：写
03_analysis/design_register.md，明确 estimand、处理定义、比较组、识别假设、 主估计量、替代估计量和失败回退。 - 最低证据包：按方法分支补齐必需 artifact。交错 DiD 需 CS/SA/BJS 等 group-time 或事件研究稳健 估计；RDD 需 bandwidth、robust bias-corrected CI、density/covariate continuity；DML/HTE 需 cross-fitting、nuisance diagnostics、overlap 与 seed stability；其它分支见 methods pack。
- 方法闸门报告：写
03_analysis/method_gate.md，逐项列出必需证据是否存在、路径在哪里、是否PASS。若NOT PASS，不得进入 Stage 4；必须按报告回 Stage 1/2/3 修设计、数据或估计。 - 写入状态：更新
workflow_state.json.method_gate与decisions，记录主设计、主估计量、缺失 artifact、是否放行。
质量门可以比方法闸门更严，但不能更松：若 method_gate.md 未通过，初稿质量门的「识别可信度」不得
达标。这个约束把现代实证研究的 reviewer 标准前置到写作之前，避免后面用语言包装弥补方法硬伤。
初稿质量门（Draft Quality Gate）—— 把「高质量」从口号变成可验收的闸门
Stage 7 结束、Stage 8 开始之前，强制插入一道质量门。这是本编排器兑现「高质量初稿」承诺
的地方：不靠主代理自我感觉良好，而是派一个独立的「顶刊 AE」critic subagent，按
references/quality-rubric.md 的 7 维评分卡对当前初稿打分。
怎么跑（一次 Agent 派发，模板见 subagent-templates.md §QG）：
- critic subagent 读
07_dehumanize/main.tex（含表图、ref.bib）+01_proposal/proposal.md（对照 贡献承诺）+03_analysis/results/summary.md（对照真实结果），逐维打分并写入00_meta/quality_scorecard.md，只向主代理回传「总分 / 各维分 / 是否达标 / 最关键的 3 条短板」。 - 7 个维度（满分各 10，细则见 rubric）：① 选题与贡献锋利度 ② 识别可信度 ③ 稳健性完整度 ④ 结果与解读克制度 ⑤ 写作与结构 ⑥ 引用真实性与文献定位 ⑦ 可复现性。
- 达标线：每维 ≥ 7 且 总分 ≥ 56/70 且 第②③⑥维（识别 / 稳健 / 引用）无任何「致命红
旗」。三者全满足 → 标记
quality_gate=pass、draft_milestone=done，进入可选的 Stage 8–9。 - 未达标 → 按 rubric 的「短板 → 回退阶段」映射退回重做（识别问题回 Stage 3、贡献单薄回 Stage 1、写作问题回 Stage 5/6、AI 味回 Stage 7、引用问题回 reference-verify），最多回退 2 轮； 2 轮后仍卡在某维，则在质量门记录「已知短板」并显著标红告知用户，由用户裁决是否带病进入投稿。
- 每轮打分都追加进
logs/quality_gate.md，让用户看到分数如何随修订上升（审计轨迹）。
质量门不是重跑 Stage 6 的打磨，也不替代 Stage 8 的模拟评审：打磨改语言、评审挑学术硬伤、 质量门只做一件事——按统一 rubric 量化「这份初稿够不够格」并决定放行还是回炉。它把「高质量」 落成一个有阈值、可回退、可审计的闸门。
收尾：复盘与交付
所有目标阶段 done 后（初稿质量门已 pass），主代理产出 FINAL_REPORT.md（落在工作区
根目录），含：
- 一页流水线复盘表：每个 Stage 调用了什么、产出了什么、关键数字、走过哪些回退分支；
- 方法闸门报告：嵌入或链接
03_analysis/design_register.md与03_analysis/method_gate.md， 说明主设计、主估计量、最低证据包、缺失/回退历史； - 初稿质量门评分卡（嵌入或链接
00_meta/quality_scorecard.md）：7 维终评分 + 达标判定 + 回退历史，证明「高质量」不是自我宣称而是过了闸门； - 交付物清单（带相对路径链接）：
proposal.md/ 清洗后数据 + codebook / 分析代码 / 出版级表图 /main.tex+ref.bib/ response letter / 期刊清单 + cover letter； - 可复现说明：环境依赖、一键重跑命令、数据来源与版权注记；
- 下一步建议：还差哪些稳健性、投稿前最后检查清单。
最后把交付物打包路径告知用户。全程不需要人工干预即可从 Setup 跑到交付（全自动 档位）；
其余档位只在阶段闸门处征求放行。
关键约束（务必遵守）
- 绝不替子 skill 重新发明轮子。识别策略、表格规范、查新逻辑、审稿口吻……都在既有 skill 里， 本编排器只负责"在对的时点把对的 skill 喂对的输入"。
- 绝不伪造数据 / 结果 / 文献。引用核验交给
reference-verify；数据来源交给data-fetcher； 计量结论以真实运行结果为准（可用 StatsPAI MCP 链路：detect_design → preflight → recommend → fit(as_handle) → audit_result → sensitivity_from_result → bibtex）。 - 绝不贴空方法标签。DiD / IV / RDD / SDID / DML / causal forest 等标签必须对应
research-grade-methods.md要求的证据包；缺method_gate.md或闸门未过，就不得把相关结果写成主 因果发现。 - 人类决策点不可跳过（除非
全自动档位且用户已显式授权）：选题定标题、定目标期刊、识别 策略拍板、投稿前终审——这些在阶段闸门处守住。 - 上下文保护优先于一切：任何会把大段文本灌回主代理的操作，改成"写盘 + 回传摘要"。
进一步阅读（按需加载，别一次性全读进上下文）
references/stage-playbook.md— 10 个阶段的逐阶段操作手册 （含每阶段的 skill 调用、subagent 派发模板、失败回退分支）。references/skill-map.md— 第 0 节是**子 skill 调用机制 + 注册名对照表- 输出路径重定向**（编排能否跑通的关键）；其余是「任务 → 用哪个 skill」的全量路由表。
references/quality-rubric.md— 初稿质量门的 7 维评分卡：每维 评分细则、致命红旗清单、达标阈值、「短板 → 回退阶段」映射。references/subagent-templates.md— 可直接复制的 subagent 派发模板：Stage 1 选题漏斗、Stage 3 稳健性矩阵、各阶段 critic、初稿质量门评分器，均已内置 上下文保护契约与输出路径重定向。references/workspace-and-state.md— 工作区目录布局、workflow_state.json字段含义、subagent 输入/输出文件约定。- 演示物料（可选教学用）：本仓库根目录有一份 30 页流程 PPTX 与一个可一键运行的 DiD 演示 Notebook，适合在讲解本流水线时配合展示。