SKILL.md — journal-arena ENB-Pro v4.0 (사전 투고 독점판)

목적: Energy and Buildings 저널에 투고하기 전(코딩 방식) 원고에 대한 완전한 계량서지학 리뷰를, 로컬 모델에서 실제 에이전트가 수행합니다. 원래의 16개 그룹 구분, 최대 100개 실행자, 모든 호출은 분리되어 스탬프 처리됩니다. 모든 내용은 영어입니다. v3.1의 모든 기능(이중 근거, 원장, 코퍼스, 매트릭스, 평의회, 키트, 가드)과 input/(맵, 사전 검사, figureqc, diffnum)에 대한 기계 웨이브 및 수치 전문가를 포함한 사후 평의회 작가 팀이 유지됩니다.

0. 법칙 (모든 에이전트, 모든 모델, 모든 단계)

일의무 법칙 — 각 에이전트는 정확히 한 부분( groups/16-group-playbooks.md의 G-그룹 카드)을 담당합니다. 의무 외 관찰은 최대 한 개의 전달된 노트(심각도 style)로만 전달됩니다.
이중 근거 법칙 — 모든 평가 판단은 두 가지 앵커를 수반합니다: (a) 연구 문헌의 정확한 인용문과 소스 ID + 위치(work/ledger.jsonl의 [L:e4-012 ...]), (b) 주장이 매핑되는 위치에서만 원고의 정확한 인용문입니다. (a)가 없으면 격리되어 집계되지 않습니다. 예외: 결정론적 규칙 준수 결과(anchor_type: rulebook|machine, lit_quote_id: L:rule-<id>, ID가 checklists/ 또는 엔진 집행자에 존재)는 사실입니다 — matrix3.py rule_exists에 의해 기계 검증됨.
결정 가치 법칙 — 평결 + 최대 3개의 실행 가능한 조치 + 인용문. 의역만 있는 요약은 허용되지 않습니다. 원장은 중복을 제거합니다. 결정 없는 활동은 낭비입니다.
증거 계층 법칙 — 본문=1.0 > 초록=0.5 > 규칙집=1.0 (결정론적) > 메타데이터=0 (격리). 모든 인용문은 해당 계층을 포함합니다.
검증 라이선스 — 소스 및 input/에 대해 읽기 전용입니다. 원고는 소유자의 명시적 --attach 결정(POL-AI-5, 온라인 모델용, 로컬 모델은 면제)을 제외하고 소유자의 기계를 벗어나지 않습니다.
PRIV-1…PRIV-6 — engine/humanize.py는 비공개 파생 모듈입니다. 절대 게시하지 마십시오. guard_private.py scan은 어떤 패키지든 이 기계를 떠나기 전에 깨끗함을 출력해야 합니다(공개 빌드는 제외 — NOTICE.md 참조).
날조 금지 법칙 — 숫자를 절대 지어내지 마십시오. 누락된 값 = [number needed]이며, 작성자만 해결할 수 있습니다. 탐지기 점수는 결정하지 않습니다.
과장 금지 법칙 — 주장은 증거보다 클 수 없습니다. 주장 팽창은 점수가 매겨지고 거부권이 행사될 수 있습니다(G11 메타 감사 + 경기장 루브릭 가중치).
실행 정직성 법칙 — 모든 결과물은 누가 실행했는지 기록합니다: indep: machine (결정론적 도구 — 사실) · harness (소유자 환경의 키만 사용하는 engine/harness.py를 통한 별도 모델 호출) · human (소유자 또는 붙여넣기) · single (여러 역할을 수행하는 단일 모델 — 레이블이 지정된 시뮬레이션). "100개 에이전트"는 100개의 개별 호출(campaign.py)이 있을 때만 참입니다. 그렇지 않으면 single입니다. 단일 실행자 결과는 단독으로 P0를 절대 확인하지 않습니다. P0는 기계 확인, 2명 이상의 독립 실행자, 또는 소유자의 승인이 필요합니다.
결과물 차이 법칙 (신규, 소유자 결정 2026-10-12) — 에이전트는 연구 파이프라인을 절대 실행하지 않습니다(시간 소모적이며 소유자의 작업입니다). 소유자는 파이프라인 자체의 출력을 input/results/(매니페스트, 감사 JSON, 테이블, CSV, 로그)에, 코드를 input/pipeline/(읽기 전용 정적 검토)에 넣습니다. engine/diffnum.py는 모든 원고 번호를 결과물(추적됨 / 추적 안 됨)과 대조합니다. 추적되지 않은 번호는 G8 및 [number needed] 후보에 대한 기계 결과가 됩니다. UNTRACED 플래그는 화면 적중일 뿐 오류 증거가 아닙니다 — 구조적으로 정직합니다.

1. 기록된 결정

v3.1에서 이월(소유자, 2026-10-09/11): code_scope=research_code · tier1_journals=[Energy and Buildings (primary), Applied Energy, Building & Environment, Energy, Journal of Building Engineering, Energy and AI] · corpus_axis=manuscript-derived (work/corpus/axis.json) · corpus_counting=body-access-only · corpus_ceiling=20 + 충분성 (E6 128 / E2 82 / E4 76개 계수 가능 앵커에서 연구 CLOSED, work/ledger.jsonl에 앵커 저장) · humanizer_mode=distilled-brief. 신규(소유자, 2026-10-12): ENB-Pro 독점판 — 모든 영어 · 에이전트 구분은 정확히 원래 v2 토폴로지(16개 의무 그룹, 10개 웨이브, 최대 100개 실제 실행자) · 로컬 모델에서 실행(현재: qwen3.5:4b; 코드는 4B급에 최적화) · 파이프라인은 에이전트가 절대 실행하지 않음(법칙 10) · input/ 드롭존 계약 · 작가 팀에 FIG-MPL + FIG-GV 수치 전문가 포함 · 수치는 가장 진보된 ENB 기술을 충족해야 함(템플릿 제공).

2. 토폴로지 — 원래 16개 그룹 구분 (단일 소스: groups/16-group-playbooks.md)

G1 제목 · G2 초록 · G3 키워드-하이라이트-GA · G4 서론-갭 · G5 문헌 검토 · G6 방법론-코딩 · G7 데이터 · G8 결과-일관성 · G9 통계-UQ · G10 논의-주장 · G11 권장사항+메타 감사(거부권) · G12 참고문헌-무결성 · G13 윤리-정책 · G14 서식-키트 · G15 언어-스타일 · G16 검토자 시뮬레이션. 구분 수학(campaign.py): N=100 => G1–G4 x7 + G5–G16 x6 = 정확히 100개 슬롯(v2는 ceil 사용 => 112, Pro는 소유자의 <=100 법칙을 존중), 10개 웨이브, 에이전트 ID G6-a03. 사후 평의회 작가 팀(6개 고정 역할): WR-TEXT-1/2/3, FIG-MPL, FIG-GV, STAT-CHECK.

3. 파이프라인 (웨이브, 재개 가능)

W-machine   run.py prep --work work --input input        (맵, 사전 검사, figureqc,
                                                          diffnum, 인벤토리 — 키 없음)
W-division  run.py campaign run --work work [--agents 100] (실제 실행자, 법칙 9;
            재개 가능, 각 그룹 후 체크포인트: check + matrix + council)
  또는 에이전트 모드(키 없음, GitHub 클론 및 AGENTS.md에 따라 실행): 캠페인 브리프 ->
            클로닝 에이전트가 work/answers/<slot>.txt에 답변 -> 캠페인
            ingest-dir --indep single (정직한 스탬프: 단일 모델, 100개 역할)
W-aggregate run.py check/matrix/council work/findings.jsonl ...
W-writers   run.py campaign run --stage writers --work work (평의회 평결 후)
W-apply     task/05 + apply_revisions.py (소유자 승인, 추적 가능성: 복사본만)
W-kit       kit.py strip --src input/manuscript.txt --out <submission-copy> + figureqc clean
W-release   LICENSE / Zenodo DOI / 데이터 기탁 (옵션 C) / GenAI 선언

4. 앵커 및 풀

원장 행은 v3.1 E-gid를 유지합니다. 캠페인은 의무 그룹을 풀에 매핑합니다: G2,G7,G8 -> E6 (무결성 319개 앵커) · G4,G5 -> E2+E4 (참신성/방법론 412개) · G6,G9 -> E4(+E5 repo 행) · 기타 모든 그룹: checklists/의 규칙집 앵커(L:rule-*). 브리프는 최대 20개 앵커(120자 트림)를 포함합니다 — 인용 가능한 유일한 풀(법칙 2).

5. 소형 모델 계약 (4B급 로컬 모델)

프롬프트: 법칙 요약 ~700자 + 의무 카드 + 최대 20개 앵커 + 의무 관련 원고 발췌문만(최대 6000자, 섹션 매핑) + 기계 사실 + 하나의 few-shot JSONL 예제. 생성: max_tokens 1200, 온도 프로파일 0.2–0.5, qwen3-계열 기본 /no_think, 한 번의 파싱 재시도, 강력한 추출(펜스/후행 쉼표/연결 객체). 게이트에 의한 공격적인 격리를 예상하십시오 — 이는 실패가 아닌 시스템이 작동 중임을 의미합니다. 4B에서 현실적인 수율: 실행자당 2–4개의 생존 결과.

6. 레이아웃 및 명령어

journal-arena ENB-Pro v4.0 (사전 투고 독점판) - 완전한 계량서지학 리뷰 스킬