Meta-Analysis

定量元分析专用 Skill。在 systematic-review 完成 L1-L8 之后，从 L9 起大幅扩展为完整定量合并工作流。R 统计由 Claude Code 在本地 R 环境直接执行 Rscript（metafor 等），原始输出（summary / warnings / sessionInfo）入审计包、红灯由 R 算（不靠 LLM 读数字），与 ssci-plots 联动产出 forest / funnel plot。

快速入口：第一可执行步骤见 §3 主 Agent 启动流程 + §4.2 L9.1 效应量提取。详细方法见 references/ + scripts/ + 底座 SSOT。

1. 触发与适用场景

1.1 触发短语

英文：meta-analysis、effect size pooling、random-effects model、forest plot、funnel plot、heterogeneity I-squared、meta-regression、subgroup analysis、Hunter-Schmidt、RVE meta-analysis、three-level meta-analysis、MASEM、meta-analytic SEM、reliability generalization、p-curve、PET-PEESE、RoBMA、metafor、psychmeta。

中文：元分析、Meta 分析、定量综合、效应量合并、森林图、漏斗图、异质性、随机效应模型、Meta 回归、亚组分析、心理学元分析、量表元分析、信度概化、心理测量元分析、依赖效应量、RVE 元分析、三层元分析、出版偏倚、p 曲线。

1.2 反向触发（不适用 / 切到其他 Skill）

用户场景	切到
只做检索/筛选/RoB（L1-L8），不做合并	`systematic-review`
只做定性证据综合（无效应量）	`systematic-review`（质性路径）或 `literature-set-review`
已收集文献集，要写综述但不做合并	`literature-set-review`
叙述综述 / 范围综述 / 整合综述	`field-overview-review`
50 年/30 年的领域发展史综述	`field-evolution-review`
理论建构 / 构念分析 / 对立理论比较	`theoretical-review`
渲染 forest/funnel plot	`ssci-plots`（联动）

1.3 启用条件提示

心理学场景（默认必读）：触发关键词含心理学构念、量表（BDI、SCL-90、Big Five 等）、APA 期刊、JARS、复制危机。同时加载 SSOT-PSYCHOLOGY-SUPPLEMENTS.md（含 8 议题）。
中文场景：用户中文交流、提及《心理学报》《心理科学进展》、CNKI、GB/T 7714。同时加载 SSOT-CHINESE-CONTEXT.md。
网络元分析：用户比较 ≥3 种治疗或提及 NMA / network meta-analysis。同时加载 SSOT-SYNTHESIS-METHODS.md §4。

2. 假设前提（L1-L8 已就绪）

本 Skill 假设 L1-L8 已就绪：用户已通过 systematic-review 或自行完成研究问题构造、检索、筛选、提取、RoB（详见 §13 与 systematic-review 联动）。如未完成 L1-L8，主 Agent 应建议先切到 systematic-review。

3. 主 Agent 角色与责任

你是协调者、判断者、规划者，不是执行者。 每个 SubAgent 必须使用当前可用的最强模型（与主 Agent 同级，不为省成本降级）；默认阻断；同消息内多 Agent 调用 = 并行。

3.1 主 Agent 必读（启动后立即加载，不等待"何时加载"决策表）

主 Agent 在 Skill 触发后立即加载以下 SSOT，不允许等到工作流中后段才"按需加载"：

全 6 Skill 共享必读（强制）：

review-methodology-foundations/references/SSOT-AI-FAILURE-DEFENSES.md（4 类 LLM 失败模式与防御 — MA 4 类全部 CORE，§2 §3 加强）
review-methodology-foundations/references/SSOT-LIFECYCLE-12-PHASES.md（任意位置确认当前阶段）
review-methodology-foundations/references/SSOT-METHODOLOGY-TERMINOLOGY.md（跨阶段术语统一）

MA 特定必读：

SSOT-EFFECT-SIZE-DECISION.md（L9.1 必读）
SSOT-SYNTHESIS-METHODS.md（L9.4 模型选择 / L9.5 异质性 / L9.9 出版偏倚）
SSOT-PSYCHOLOGY-SUPPLEMENTS.md（心理学场景默认必读，含 8 议题）

MA 在 SSOT-AI-FAILURE-DEFENSES 的强防御项（4 类全 CORE，§2 §3 加强）：

§2 效应夸大加强：除 Cohen 表外，加 Funder & Ozer 2019 严格标准；CI 强制延伸到所有 subgroup / meta-regression 结果
§3 置信幻觉加强：异质性 I² > 75% 强制不呈现合并效应；publication bias 必做清单 = funnel（contour-enhanced）+ 回归检验（Egger / Peters / Harbord，按效应量类型路由）+ 心理学补充 ≥ 1（p-curve / p-uniform* / PET-PEESE / selection models / RoBMA）；trim-and-fill 仅作敏感性分析（与 §4.2 L9.9 一致）

3.2 启动流程（第一可执行步骤指引）

派发顺序按 §4 工作流： 0. MA 入口 preflight（关 BK-1）：派 L9.1 前确认 decisions/01/02/07/08 已就绪——联合路径由 SR L1-L8 产出；独立 MA 入口（用户已自行完成 L1-L8、直接进 MA）须先据 §3.3"独立 MA 入口脚手架"从 decisions_templates/ 拷模板填好这 4 档。缺任一即阻断 L9.1（不读决策档案直接执行违反 §3.3 强制必读）。

L9.1 派发 Effect-Size-Extractor（第一可执行步骤，见 §4.2）→ 每研究效应量 + SE
L9.2-L9.4 串行（校正 → 依赖 → 模型选择）
L9.5 异质性先行（其阻断信号决定 L9.6/L9.7 是否强制）→ L9.6/L9.7 可并行；L9.8 敏感性须串行于 L9.5 之后（leave-one-out / FE vs RE / τ² 估计器对照都依赖 L9.5 已定的模型基线，不与 L9.5 并行）
L9.9 单独跑（依赖前面结果）；L9.10 按需
L10 GRADE → L11 写作（含 Chart-Bridge ssci-plots 联动）→ L12 自评

3.3 跨阶段决策档案规则（强制）

主 Agent 在每阶段产出后将决策结论写入 decisions/ 子目录（与本任务工作目录平级）。每个决策档案为独立 md 文件（YAML frontmatter + 正文，≤ 100 行/档），不复制 SSOT 内容。

MA 决策档案目录结构（与 SR 联合时复用 SR 的 01-08）：

decisions/
  01_type_decision.md          # L1：含心理学场景判定（关键 — 决定 L11 加载 JARS-Quant）
  02_research_question.md      # L2：PICO + 效应量预设
  03_mode_decision.md          # L3：严格 vs 学习
  07_data_types.md             # L7：双人提取字段
  08_rob_tool_decision.md      # L8：RoB 工具
  09_synthesis_decision.md     # L9：FE/RE/RVE/三层/MASEM 选择 + k 阈值
  09.1_effect_size.md          # L9.1：效应量类型 + SE 反算
  09.4_model_selection.md      # L9.4：FE vs RE
  09.5_heterogeneity.md        # L9.5：I² / Q / τ² / 95% PI
  09.6_subgroup.md             # L9.6：k≥10 启用
  09.9_publication_bias.md     # L9.9：4+ 工具
  10_grade_decision.md         # L10
  11_reporting_standard.md     # L11：APA MARS Table 9 + PRISMA 2020 + 12 处差异

独立 MA 入口决策档案脚手架（关 BK-1，必读）：MA 第一可执行步骤 L9.1 必读 decisions/01/02/07/08（§3.3 跨阶段强制必读 + decision-provenance §3），但这 4 档的生产者在 SR L1-L8。两条入口分别这样落地，避免独立入口"必读却无人创建"而卡死：

联合路径（path: combined_with_sr）：SR L1-L8 已产 01/02/03/07/08（共用同一 decisions/ 目录）→ MA 直读不重写（衔接门见 §13.1 N-4）。
独立 MA 入口（path: standalone，用户已自行完成 L1-L8、直接进 MA）：主 Agent 在派 L9.1 之前，把用户已完成的 L1-L8 结论落成 01_type_decision.md（含心理学判定）/ 02_research_question.md（PICO + 效应量预设）/ 07_data_types.md（数据类型 + 信度 + n）/ 08_rob_tool_decision.md——直接拷 review-methodology-foundations/decisions_templates/ 对应空白模板骨架填写（模板含 frontmatter + 决策结论/依据/上下游/校验结构）。
结构性阻断门（非"prompt 提醒"）：01/02/07/08 缺任一 → preflight 阻断 L9.1（视作"未读决策档案直接执行"）；不允许主 Agent 即兴补写无模板的决策档案，也不允许跳过这 4 档直接派 Extractor。

decisions_templates/ 是空白模板骨架（S4 建，路径 review-methodology-foundations/decisions_templates/），覆盖 SR 11 类 + MA 5 个 09.x 子阶段 + 监督产物 04a/07a/09.x_audit。它是"给 01/02/07/08 一个可拷的起点"，本身不是决策实例。

跨阶段强制必读：L9/L10/L11/L12 阶段的所有 SubAgent prompt 必含：

**必读（决策档案）**：
- decisions/01_type_decision.md（含心理学判定 → L11 加载 JARS-Quant 的依据）
- decisions/02_research_question.md
- decisions/03_mode_decision.md
- decisions/07_data_types.md
- decisions/08_rob_tool_decision.md
- decisions/09*.md（按本阶段需要选 09.1/09.4/09.5 等）
- decisions/10_grade_decision.md（仅 L11/L12）
- decisions/11_reporting_standard.md（仅 L12）

主 Agent 在 L11 写作前必须二次验证：当前 L11 SubAgent 计划的报告标准与 decisions/01_type_decision.md（含心理学判定）+ decisions/11_reporting_standard.md 一致。心理学场景必须叠加 JARS-Quant Table 9 在 PRISMA 2020 上。不一致即阻断。详见 references/decision-provenance.md。

3.4 必须亲自做 vs 必须外包

必须亲自做	必须外包给 SubAgent
阅读用户需求 + 关键文件	任何 R 代码生成（按 §5 R 包路径选择 + 模板）
决定是否走"SR L1-L8 + MA L9-L12"联合工作流	任何效应量提取/转换的具体执行
撰写规划文档（L9 子顺序、R 包、模型选择理由）	任何模型拟合输出的解读
评估每轮 SubAgent 产出（计算正确性 / 模型合理性 / PB 稳健性）	任何出版偏倚检验的具体执行与解读
与用户的关键沟通（数据格式确认、模型仲裁、最终交付）	任何 APA MARS 报告章节的撰写
决策档案的写入与维护	—

3.5 不允许的妥协

不允许主 Agent 直接写 R 代码 / 直接调 MCP（PRES-003）
不允许 SubAgent 替主 Agent 做"是否信任合并效应"的最终判断
不允许跳过出版偏倚检验或异质性披露阶段
不允许 I² > 75% 时仅呈现合并效应作为主要结论（违反 SSOT-AI-FAILURE-DEFENSES §3）
不允许 k < 5 时强行 RVE / 三层（详见 §4.2 L9.3）
不允许 k < 10 时强行 publication bias 检验（详见 §11.5）

4. 完整工作流（12 阶段对齐）

按 12 阶段对齐（参见 SSOT-LIFECYCLE-12-PHASES.md）。MA 在 SR 基础上 L9 大幅扩展为 10 子阶段。

4.1 12 阶段总览（L1-L8 默认由 SR 完成）

阶段	关键产出	决策档案	SSOT
L1	类型识别（含心理学判定）	01_type_decision.md	SSOT-REVIEW-TYPES
L2	PICO + 效应量预设	02_research_question.md	SSOT-PICO-FRAMEWORKS
L3	严格 vs 学习模式	03_mode_decision.md	SSOT-MODE-PROFILES
L4	检索（PsycINFO + ClinicalTrials.gov + 灰色文献）	—	SSOT-SEARCH-STRATEGY
L5-L6	PRISMA 流程 + 双盲筛选	—	SSOT-PRISMA-FLOW-DIAGRAM
L7	双人提取（含 ES + SE + 信度 + n）	07_data_types.md	SSOT-EXTRACTION-FIELDS
L8	RoB（含 Metapsy 心理治疗扩展）	08_rob_tool_decision.md	SSOT-ROB-TOOL-MAPPING
L9	定量合并（10 子阶段，本 Skill 核心）	09*.md	SSOT-SYNTHESIS-METHODS + SSOT-EFFECT-SIZE-DECISION
L10	GRADE	10_grade_decision.md	SSOT-GRADE-FRAMEWORK
L11	APA MARS + PRISMA 2020 + ssci-plots 联动	11_reporting_standard.md	SSOT-REPORTING-STANDARDS
L12	AMSTAR 2 自评	—	SSOT-AMSTAR-2-CHECKLIST

如果用户未完成 L1-L8，主 Agent 先建议切到 systematic-review。

4.2 L9：定量合并（10 子阶段，第一可执行步骤）

L9.1 效应量提取（第一可执行步骤）：派发前 preflight（关 BK-1/BK-7）——① 确认 decisions/01/02/07/08 已就绪（独立入口按 §3.3 脚手架先建、联合入口由 SR 产；缺则阻断）；② 联合路径必读 decisions/09_synthesis_decision.md 的切换结论（≠"推荐切 MA"则阻断，见 §13.1 N-4）。preflight 通过后派 Effect-Size-Extractor → 5 决策树（D1 二分 / D2 连续 / D3 有序 / D4 计数 / D5 生存）+ 7 SE 反算公式 + 8 unit-of-analysis + 零事件处理。详见 references/L9.1-effect-size-extraction.md。SSOT：SSOT-EFFECT-SIZE-DECISION §1-§5。

L9.2 效应量校正：派 Correction-Agent → Hedges' g 校正（默认 N < 60 关键，校正失败回退见 §11.6）+ Hunter-Schmidt artifact correction（仅心理学量表）。Bare-bones vs Psychometric 模式选择。详见 references/L9.1-effect-size-extraction.md §3 + references/L9-psychology-special.md。

L9.3 依赖性处理（k 阈值决策）：判断依赖性 → 选择方法。

场景	推荐方法	k 阈值	R 包
多 outcome / 多时点 / 多对照，依赖结构未知	RVE	k ≥ 5（< 5 不允许）	robumeta + clubSandwich
层级明确 + k ≥ 20	三层	k ≥ 20（< 20 给 CR2 校正；< 5 不允许）	metafor `rma.mv()`
多变量关系建模（中介/调节）	MASEM	k ≥ 10	metaSEM
k < 5	不允许 RVE / 三层	—	走单研究叙述 + sensitivity 单独报告（A 级替代路径）

派 Dependency-Agent。详见 references/L9-psychology-special.md。

L9.4 固定/随机效应模型选择：派 Model-Selection-Agent → 决策树 + 默认 RE（FE 仅在干预真无效假设下）+ τ² 估计器（REML 默认）+ HKSJ CI（k > 2 + τ² > 0 时优于 Wald）+ k=2-4 决策表（详见 §11.4）。详见 references/L9.4-fixed-random-models.md。

默认 RE 模型的诚实披露（L9.4 末尾必嵌入 — C4 三段体例）： 段 1（教材原假设）：FE vs RE 选择依赖研究者对异质性的判断（Borenstein 2009; Cochrane §10）。 段 2（LLM 实现差异）：本元分析默认采用 RE，FE 仅在干预真无效假设下使用。差异 3 处：(1) 无显式用户提供异质性假设；(2) k < 10 时使用 HKSJ；(3) k = 2-4 时跑 FE+RE 双 sensitivity（Cochrane v6.5 §10.10.4）。 段 3（缓解 + Limitations）：报告 FE+RE 双结果；k ≥ 5 报 PI；心理学场景 + k < 5 报 PI 但显式标注"normal 假设不稳健"。在 Discussion 披露默认 RE 的方法学选择。

L9.5 异质性检验：派 Heterogeneity-Agent → Q + I² + τ² + 95% PI（k ≥ 5 必报；心理学必报）。I² > 75% 不允许仅呈现合并效应；I² > 90% 完全禁止合并 + 强制 subgroup / meta-regression（详见 §11.5）。详见 references/L9.5-heterogeneity.md。

L9.6 子组分析（k ≥ 10）：派 Subgroup-Agent → 预设 vs 事后必须区分（JARS Table 9 §METHOD §6）+ 正式统计检验子组间（不允许仅比较子组内 P 值）+ ICEMAN 6 维度。详见 references/L9.6-subgroup-metaregression.md。

L9.7 Meta-regression（k ≥ 10）：派 Metaregression-Agent（与 L9.6 可并行）→ 每分类特征 ≥ 10 项观察 + 比率类用 log-transformed。详见 references/L9.6-subgroup-metaregression.md。

L9.8 敏感性分析：派 Sensitivity-Agent（串行于 L9.5 之后——leave-one-out / FE vs RE / τ² 估计器对照 / 排除高 RoB 复算都需要 L9.5 已定的模型基线，不与 L9.5 并行；与 L9.9 可并行）→ Leave-one-out + FE vs RE vs HKSJ + 不同 τ² 估计器 + 不同 effect measure + 排除高 RoB 复算。

L9.9 出版偏倚：派 PublicationBias-Agent → 核心必做（funnel + Egger/Harbord/Peters；k ≥ 10 才有效，详见 §11.5）；心理学补充 ≥ 1（p-curve / PET-PEESE / RoBMA / Selection models）。依赖效应量（L9.3 判定三层/RVE）→ 发表偏差用 Egger-MLMA（scripts/egger_mlma.R），非单水平 Egger；RoBMA 需 JAGS 默认不选（缺则降级 puni_star+PET-PEESE）。Trim-and-fill 已被 Cochrane v6.5 降级（仅作敏感性分析）。详见 references/L9.9-publication-bias.md。

L9.10 MASEM（按需）：仅中介/调节 SEM 综合启用。TSSEM / One-Stage MASEM。详见 references/L9-psychology-special.md §3。

4.3 L10：GRADE 证据等级

派 GRADE-Agent → 元分析专属考虑：不精确（CI 跨决策阈值）、不一致（I² > 50% 通常降级）、出版偏倚（funnel 不对称 + Egger p < 0.10 降级）+ 结合 RoB 2 / ROBINS-I。SSOT：SSOT-GRADE-FRAMEWORK。

4.4 L11：报告（APA MARS Table 9 + PRISMA 2020 + 联动产图）

派 Write-Agent（2-2-1 备份法）+ 报告标准核对 SubAgent。

APA MARS Table 9：13 章节完整对接
PRISMA 2020：27 条清单
JARS-Quant 12 处差异（心理学场景 — 由决策档案 01_type_decision.md 心理学判定触发）：预先/事后假设分组、心理测量学特征、构念效度、测量误差伪迹、moderator vs subgroup、效应量+CI 强制、Hedges 校正、Bayesian 先验、统计代码位置、不利效应章节
联动 ssci-plots：forest plot、funnel plot（contour-enhanced）、SoF 表

详见 references/L11-mars-reporting.md。SSOT：SSOT-REPORTING-STANDARDS §1.3.1 + §3。

4.5 L12：自评（AMSTAR 2 元分析维度）

派 Self-Assessment Agent → AMSTAR 2 16 项 + 7 关键域。SSOT：SSOT-AMSTAR-2-CHECKLIST。

5. R 包路径（按议题映射）

议题	主 R 包	代码模板
标准元分析（FE/RE）	metafor	`scripts/metafor_basic.R`
依赖效应量（RVE）	robumeta + clubSandwich + wildmeta	`scripts/rve_clubSandwich.R`
依赖效应量发表偏差（Egger-MLMA）	metafor rma.mv / robumeta+clubSandwich	`scripts/egger_mlma.R`
三层元分析	metafor `rma.mv()`	`scripts/metafor_basic.R`（含 rma.mv 块）
心理测量（Hunter-Schmidt）	psychmeta	`scripts/psychmeta_hunter_schmidt.R`
MASEM	metaSEM（+ OpenMx / lavaan）	`scripts/metaSEM_masem.R`
p-curve / p-uniform	puniform · dmetar::pcurve	`scripts/puniform_pcurve.R`
PET-PEESE	stats::lm（WLS 原始实现；metafor mods 为可辩护变体，须披露）	`scripts/metafor_basic.R` §11 + `references/L9-r-code-templates.md` §8
Selection models	weightr	（示例代码）
RoBMA	RoBMA	需 JAGS 系统库（本机缺）→ 默认不选，降级 puni_star + PET-PEESE（见 §11.2 / L9.9 §4.3）
贝叶斯元分析	brms · rstanarm · bayesmeta	（高级，按需）

桥接哲学：本 Skill 由 Claude Code 在本地 R 环境直接执行 Rscript（metafor 等）跑出统计结果——不再生成代码让用户复制到外部环境跑后回填。print(summary()) + warnings() + sessionInfo() 原始输出原样进审计包（侧车文件 + 审核卡⑤段下钻），可复现；阻断/披露红灯由 scripts/audit_parse.R 从 rma 对象字段直接算出 flag JSON，不靠 LLM 读 summary 文本。保留的原则内核：不编造统计结果、人在签核点担责、可复现。详见 references/L9-r-code-templates.md。

LLM 介导本地执行工作流的诚实披露（嵌入 references/L9-r-code-templates.md 顶部 — C4 三段体例）： 段 1（教材原假设）：标准元分析假设分析师直接编写并执行 R 代码（或用 JASP / RevMan GUI），完全控制数据输入、模型设定、输出验证。 段 2（LLM 实现差异）：本综述由 Claude Code 在本地 R 环境直接执行 LLM 生成的 Rscript，并把原始输出（summary / warnings / sessionInfo）留痕入审计包；阻断/披露判定由固定的 audit_parse.R 从 rma 对象字段算出，不靠 LLM 解读输出文本。这消除了"复制粘贴回填 / 预期与实际数据格式错配"那一类旧风险。仍存在的真局限：R 代码仍由 LLM 生成，可能存在编译通过但结果错误的细微 bug（错变量名 / 错函数调用）——本地执行不能自动证明结果正确。 段 3（缓解 + Limitations）：(1) 脚本经回归测试套件（tests/）验证 + 原始输出可人工复核，红灯由 R 算降低 LLM 读错数字的风险；(2) 至少包含一项 sensitivity analysis（leave-one-out / 替代 τ² 估计器）以检测异常；(3) 人在签核点对统计判断拍板担责；可复现性靠 sessionInfo + 固定脚本。在 Discussion/Limitations 仍应披露"统计由 LLM 介导的本地自动化工作流完成"是方法学特征。

详见 references/L9-r-code-templates.md。

6. 何时加载哪个 references 文件

何时加载（具体决策动作粒度）	references 文件
当主 Agent 在 L9.1 阶段需要决策效应量类型 / SE 反算 / unit-of-analysis 时	`references/L9.1-effect-size-extraction.md`
当主 Agent 在 L9.4 阶段需要决策 FE/RE/HKSJ 时	`references/L9.4-fixed-random-models.md`
当主 Agent 在 L9.5 阶段需要披露异质性指标（含 I² > 75% 阻断决策）时	`references/L9.5-heterogeneity.md`
当主 Agent 在 L9.6 / L9.7 阶段（k ≥ 10）需要派发子组 / meta-regression SubAgent 前	`references/L9.6-subgroup-metaregression.md`
当主 Agent 在 L9.9 阶段（k ≥ 10）需要派发出版偏倚 SubAgent 前	`references/L9.9-publication-bias.md`
当主 Agent 派发任何 R 代码生成 SubAgent 前	`references/L9-r-code-templates.md`
当心理学场景触发，主 Agent 在 L9.2-L9.10 中需要决策 8 议题（RVE/三层/MASEM/H-S/RG）时	`references/L9-psychology-special.md`
当主 Agent 在 L11 写作前需要决策 APA MARS Table 9 + JARS-Quant 12 处差异时	`references/L11-mars-reporting.md`
当主 Agent 派发任何 SubAgent 时按需查阅模板	`references/subagent-templates.md`
当主 Agent 派发任何 Review-Agent 前（与四铁律 + AI 失败防御对接）	`references/quality-control.md`
当主 Agent 任何阶段需要写入或查询决策档案时	`references/decision-provenance.md`

7. 字数控制

字数公式、矩阵与调整因子详见 SSOT-WORDCOUNT-RULES.md §3.1（综述类型 × 文献规模矩阵第 5 行：元分析）+ §3.3（调整因子）+ §3.4.5（元分析特殊条款）+ §4（字数纪律）。本节不复制 SSOT 数字。

7.1 默认与三种确认模式

默认字数：14,000 字（参见 SSOT-WORDCOUNT-RULES §2.2 元分析行）
下限：参见 SSOT §3.2 元分析行；元分析含完整的 forest plot / funnel plot / 异质性诊断 / 出版偏倚多重检验 / GRADE SoF / R 代码与运行环境，结构组件最密集

三种确认模式（参见 SSOT §5）：

模式 A：用户已指定具体字数 → 直接采用
模式 B：用户未指定 → 按 SSOT §2.2 默认 14,000 字 + 一句通知 + 不阻塞
模式 C：用户选"自适应" → L8 完成后按 SSOT §3.1 矩阵 + §3.3 调整因子 + §3.4.5 元分析特殊条款估算

7.2 元分析特殊条款（参见 SSOT §3.4.5）

按 SSOT §3.3 调整因子取值：

完整元分析（含 forest + funnel + Egger/Harbord + 至少 1 项心理学补充 PB）：+30%
≥ 3 个森林图（多 outcome / 子组对照 / sensitivity）：+20%
Hedges' g 校正、Hunter-Schmidt、RVE / 三层 / MASEM 等：每议题 +10%
HKSJ + 95% PI + Bayesian 替代分析：+10%

7.3 字数纪律（PRES-006 + SSOT §4）

不硬凑 / 不铺陈 / 质量优先（详细定义参见 SSOT §4）。

启动阶段确认：在 L1（类型识别）后、L2（PICO + 效应量预设）前向用户确认字数目标。字数严重不匹配时按 §11.7 决策。

8. 何时加载底座 SSOT

何时加载（具体决策动作粒度）	加载 SSOT
主 Agent 启动后立即必读（不等触发表）	`SSOT-AI-FAILURE-DEFENSES`（4 类全部）+ `SSOT-LIFECYCLE-12-PHASES` + `SSOT-METHODOLOGY-TERMINOLOGY`
当主 Agent 在 L1 需要确认综述类型时	`SSOT-REVIEW-TYPES`
当主 Agent 在 L2 需要选 PICO 框架时	`SSOT-PICO-FRAMEWORKS`
当主 Agent 在 L9.1 需要做效应量类型决策（连续/二分/相关 + 标准化）+ SE 反算时	`SSOT-EFFECT-SIZE-DECISION` §1-§5
当主 Agent 在 L9.4-L9.10 需要做综合方法（FE/RE、I²、出版偏倚）决策时	`SSOT-SYNTHESIS-METHODS` §3-§10
当心理学场景触发（L9.2 校正 / L9.3 依赖 / L9.10 MASEM / L9.9 PB 心理学补充 / 复制危机）	`SSOT-PSYCHOLOGY-SUPPLEMENTS` §2 8 议题
当主 Agent 在 L8 需要按设计选 RoB 工具（含 Metapsy 心理治疗扩展）时	`SSOT-ROB-TOOL-MAPPING`
当主 Agent 在 L10 启用 GRADE 时	`SSOT-GRADE-FRAMEWORK`
当主 Agent 在 L11 写作前需要确定报告标准（APA MARS Table 9 + PRISMA 2020 + 12 处差异）时	`SSOT-REPORTING-STANDARDS` §1.3.1 + §3
当主 Agent 在 L11 写作 PRISMA 流程图 / PRISMA-S 时	`SSOT-PRISMA-FLOW-DIAGRAM` + `SSOT-PRISMA-S-TEMPLATE`
当主 Agent 在 L7 需要确定提取字段时	`SSOT-EXTRACTION-FIELDS`
当主 Agent 在 L12 自评时	`SSOT-AMSTAR-2-CHECKLIST`
当中文场景触发（CNKI / GB/T 7714 / 中文心理学三大期刊）	`SSOT-CHINESE-CONTEXT`
当主 Agent 在 L3 需要决定严格 vs 学习模式时	`SSOT-MODE-PROFILES`
当主 Agent 在 L1 / L11 需要确定字数公式时	`SSOT-WORDCOUNT-RULES`

底座 SSOT 路径前缀：review-methodology-foundations/references/。本 Skill 引用而不复制粘贴。

9. 严格 / 学习 / 监督模式

参见 SSOT-MODE-PROFILES.md v2.0.0（元分析子集 §4.5 + 三模式定义 §1）。

严格模式（顶刊投稿）：12 阶段全覆盖；APA MARS Table 9 全 13 章节合规；GRADE + AMSTAR 2 自评 ≥ Moderate；预注册必须；至少 2 项出版偏倚检验；HKSJ CI；95% PI 必报。
学习模式（课程作业）：保留 L1-L2-L9.1/L9.4/L9.5/L9.9-L11 核心；可跳过 L9.7 / L9.10 / L12；必须显式声明简化点（"Method Limitations"）。
监督模式（AI 初编 + 人逐点把关达发表级 —— 本项目默认目标模式）：方法学完整度与严格模式相同（发表级，不降级），区别在于人不只"最后验收一次"，而是在 7 个不可逆点逐一签字把关（详见 SSOT §1.4）。

学习模式不允许跳过 L9.5（异质性披露）和 L9.9（核心出版偏倚）—— 这是元分析的科学合理性骨架。

学习模式简化点的诚实披露按 C4 三段体例（应用 SR L6 §6.1 范本，详见 references/L11-mars-reporting.md §"学习模式披露原文"）。

9.1 监督模式（Supervised Mode）

一句话：AI 把粗活干完（检索、双盲筛选、双人提取、跑 R、出图、初稿），人只在机器判不了的 7 个关键节点拍板——方法学和严格模式一样完整，但每个不可逆的决策都有人亲自签字担责。定义见 SSOT-MODE-PROFILES.md §1.4。

什么时候选它：教授/导师要的"AI 初编、人 check、确保不出错、达发表级"——既不放心让 AI 全自动一路跑过关键判断（那是严格模式的全自动假设），又不能用课程级的随机抽查（达不到发表级）。一个研究者 + AI 协作产出可投稿的元分析、但要对每个关键判断亲自把关时，选监督模式。

它和严格模式差在哪：方法学完整度一模一样（都是发表级 Tier 1 全覆盖），唯一区别是把"最后人验收一次"换成"7 个不可逆点各审一次"。这 7 个点（元分析侧主要落在 L7 提取校准/低置信、L9 模型+异质性、L9.6/9.9 解读+发表偏差、L11 引用终审）每点产一张为它定制的审核卡，人看卡拍板"接受还是打回"。

为什么是"真门"而不是"提醒一下"：每个签核点的裁决落进 decisions/ 对应文件的 user_signoff 标记。下游阶段启动前由 preflight 脚本读它——没签字 / pending / 打回 → 脚本退出码 ≠ 0，下游根本启动不了。同时红灯由 R 算（不是 AI 读 summary）、可复现性硬检查（缺 sessionInfo / 退出码 ≠ 0 / 红灯 / κ 太低 / 种子召回不足）先于人审直接阻断。7 门的运行时操作契约（每门触发时机、产物路径、preflight 命令、缺签阻断哪个下游、硬检查、审核面上限）见 review-methodology-foundations/references/SUPERVISED-MODE-GATES.md。

平衡（两边都不过拟合）：不处处拦人审——绿档字段免审、双盲一致项自动放行、统计无红灯则该点无人审队列、可逆中间产物不设门；也不放任 AI 跑过关键判断——7 个不可逆冻结点、双提取分歧/低置信/关键数值/红档字段必审。每个签核点待审条数设上限，超限收紧上游过滤而非把长清单甩给人。

披露：监督模式产出须披露"哪些步 AI 做、人在 7 签核点各审了什么"（RAISE：人类监督 + 透明披露 + 最终责任在人；7 签核记录即天然披露载体）。详见 SSOT §6.6。

10. 心理学场景与中文场景的特殊处理

10.1 心理学场景（默认必读 — 由 decisions/01_type_decision.md 心理学判定触发）

触发判定：按 SSOT-PSYCHOLOGY-SUPPLEMENTS.md §0.4 4 类信号清单（APA 期刊 / 量表名 / 心理学构念 / 复制危机 + JARS 关键词）扫描，任 1 类命中即触发；判定结果（yes/no/boundary）写入 decisions/01_type_decision.md 心理学判定字段（决定 L11 是否叠加 JARS-Quant + L9.x 是否启用 8 议题）。

参见 SSOT-PSYCHOLOGY-SUPPLEMENTS.md §2 心理学元分析 8 议题：

RVE（依赖效应量未知结构，k ≥ 5）→ robumeta + clubSandwich
Three-Level（层级明确，k ≥ 20）→ metafor rma.mv
MASEM（多变量 SEM 综合，k ≥ 10）→ metaSEM
Hunter-Schmidt（信度衰减校正，仅心理学量表）→ psychmeta
Reliability Generalization（信度本身是综述对象）→ psychmeta + REGEMA
p-curve / p-uniform*（evidential value 诊断，k_significant ≥ 5）→ puniform / dmetar::pcurve
PET-PEESE（校正后效应量估计，k ≥ 10）→ metafor mods
RoBMA（贝叶斯加权综合）→ RoBMA（需 JAGS，本机缺→默认不选/降级 puni_star+PET-PEESE）。依赖效应量场景（L9.3 判定三层/RVE）发表偏差用 Egger-MLMA（scripts/egger_mlma.R），非单水平检验

心理学元分析必报清单（在标准 Cochrane 元分析报告之外）：

95% prediction interval（异质性更大，必报；k < 5 + 心理学场景仍报但显式标注"normal 假设不稳健"，详见 §11.5）
依赖效应量处理（RVE / 三层）
Attenuation correction（如适用）
p-curve / p-uniform 诊断
PET-PEESE 敏感性
RoBMA 贝叶斯综合（如可用；需 JAGS，本机缺→默认不选/降级 puni_star+PET-PEESE）
预注册声明 + ITT 报告

详见 references/L9-psychology-special.md。

10.2 中文场景

参见 SSOT-CHINESE-CONTEXT.md。

CNKI / 万方 / VIP 检索（覆盖中文研究）：用户在 L4 应同时检索这些库
中英文术语对照："元分析" / "Meta 分析" / "森林图" / "异质性" / "随机效应模型" / "亚组分析" / "信度概化"
GB/T 7714-2015 引用格式（中文期刊投稿）
《心理学报》《心理科学进展》：要求与 APA MARS 类似但语言中文 + GB/T 7714；Open Science 政策（预注册声明、数据共享）
中文场景 L11 输出：中文报告 + 中文 forest plot 标签
中文检索回退：检索主路径 = paper-search-pro（HTTP，无 MCP）；OpenAlex/SS/CrossRef/PubMed 对中文覆盖有限 → 0 命中时主 Agent 引导用户人工导出 CNKI/万方题录 → ingest_search_exports.py 摄入；详见 §11.1

11. 故障诊断与回退

本章节按"诊断信号 + 阈值 + 回退路径"三件套组织。故障切换决策写入 decisions/<阶段>_failure_switch.md。

11.1 检索主路径与回退（含中文场景）

本环境检索主路径 = paper-search-pro Skill（OpenAlex / Semantic Scholar / CrossRef / PubMed 均走 HTTP API，对应 key 已配齐，无需任何 MCP server）。本机不存在 semantic-scholar / openalex MCP server（核实于 MASTER_CONTEXT §6 实测环境）——因此故障诊断信号以"paper-search-pro 检索结果异常"为准，不以"SS/OpenAlex MCP 报错"为准（那类报错在本环境永不出现）。中文检索因 OpenAlex/SS/CrossRef/PubMed 覆盖中文文献有限，主路径 = 用户人工导出 CNKI/万方 → systematic-review/scripts/ingest_search_exports.py 摄入。

故障信号	阈值 / 触发条件	回退路径
英文检索 0 命中 / 召回过低	关键词为英文，`paper-search-pro` 命中明显不足	扩展同义词 / 放宽布尔逻辑重检；跨源交叉（OpenAlex↔CrossRef↔PubMed）补召回
中文检索经 `paper-search-pro` 0 命中	0 命中 + 关键词为中文	(a) 用户人工导出 CNKI / 万方 / VIP 题录 → `ingest_search_exports.py` 摄入统一字段；(b) 已有文献集时转 `literature-set-review`。SubAgent 不擅自降级英文检索代替中文检索
检索整体不可用（HTTP 持续失败 / 网络受限 / key 失效）	持续失败 ≥ 3 次	阻断 + 警示用户 + 主 Agent 不强行降级到本地推理凭记忆编造文献；引导用户人工导出题录后走 `ingest_search_exports.py`
检索元数据不完整（abstract 缺失 ≥ 50%）	缺失率 ≥ 0.5	(a) 派 `firecrawl-abstract` Skill 补抽（见下注降级路径）；(b) 退回扩展同义词重检

firecrawl-abstract 降级注：本环境无 semantic-scholar MCP server → 该 Skill 的 paper_details（Semantic Scholar API / SS 法）通道不可用；默认走 Firecrawl Scrape / Firecrawl Extract 两法（Firecrawl key 在场可用），按 DOI / URL 抓取并解析摘要。

11.2 R 包不可用回退（MA 专属）

故障信号	触发条件	回退路径
`metafor` 不可用	`library(metafor)` 报错	(a) 提示 `install.packages("metafor")`；(b) 给 Python `statsmodels` 等价代码（仅基础 RE）；(c) 警示替代方法的解读差异（statsmodels 不实现 HKSJ）
`puniform` 不可用	报错	给 `dmetar::pcurve` 替代；或 R 代码模板让用户安装
`robumeta` / `clubSandwich` 不可用（RVE）	报错	提示安装；或转单研究叙述（k 不足时）
`metaSEM` / `psychmeta` 不可用	报错	提示安装；或转 Hunter-Schmidt 手算模板
RoBMA / JAGS 不可用	jags_ok=FALSE（`Sys.which("jags")=""` 或 RoBMA/rjags 缺）	自动降级 puni_star + PET-PEESE（本机可跑）；披露"因缺 JAGS 未执行 RoBMA"，不写"已通过"
完全无 R 环境	用户声明无 R	(a) 转手算模板（基础 RE / FE）；(b) Python statsmodels + scipy.stats 等价基础代码；(c) 阻断高级方法（RVE / 三层 / MASEM 不允许）

R 包替代方法的诚实披露（C4 三段体例，必嵌入 Limitations）：

段 1：原方法假设使用 metafor（Viechtbauer 2010）+ HKSJ 小样本调整。 段 2：本元分析使用 Python statsmodels 因 R 不可用。差异：(1) HKSJ 未实现，使用标准 Wald CI（k 小时低估不确定性）；(2) τ² 估计器仅 DerSimonian-Laird；(3) Cochran's Q 计算同 metafor。 段 3：通过 leave-one-out 与 PI 报告缓解差异 1；在 Discussion 披露此局限。

11.3 检索回报极端值（如 MA 接 SR L4）

场景	阈值	决策
`identify_count > 10000`	10000	强烈建议降级（PICO 扩窄 / 切到 FO）
`identify_count > 50000`	50000	强制降级（不允许继续作为 SR/MA）
`identify_count < 5`	5	阻塞 + 切到 LS 或扩展 PICO
`identify_count` 在 5-20 之间	区间	警示 + 询问用户是否扩展 PICO 或转 LS

11.4 数据严重不足 — k=2-4 决策表（核心）

应用 W5_FIX_PLAN F.P0.5 + Cochrane v6.5 §10.10.4：

k 值	决策	详细处理
k = 1	不元分析	无法合并，单研究叙述
k = 2	不元分析	转 SWiM/Popay；标注"k 不足以合并"；如必须给数值，仅报每研究效应 + CI
k = 3	元分析允许但谨慎	FE+RE 双跑 + Discussion 显式 "k 不足"局限段 + sensitivity（leave-one-out）
k = 4	同 k=3 + PI 警示	FE+RE 双跑 + sensitivity + 报 PI 但显式标注"normal 假设不稳健"
k ≥ 5	默认 RE	REML + HKSJ（k > 2 + τ² > 0）+ 必报 95% PI

心理学场景特别约束：心理学场景 + k < 5 → 仍报 PI 但显式标注"normal 假设不稳健"（应用 W5_FIX_PLAN F.P1.3）；非心理学 + k < 5 → 不报 PI，给 sensitivity 分析。

11.5 异质性极端 / 综合失败

场景	阈值	决策
`I² > 75%`	75%	不允许仅呈现合并效应；改用 subgroup / meta-regression（Cochrane v6.5 Ch.10）
`I² > 90%`	90%	完全禁止合并 + 必须 subgroup / meta-regression / SWiM（W5_FIX_PLAN F.P1.4）
`k < 5` 异质性高	k 阈值	不元分析，转 SWiM/Popay；或叙述综合
k < 10 时出版偏倚检验不可用	10	Egger / Harbord / Peters 在 k < 10 时低功效 → 不报检验结果；改给定性披露"由于研究数 < 10，未做 publication bias 检验"+ 在 Discussion 披露

11.6 校正失败 / 应用判断

故障	决策（应用 W5_FIX_PLAN F.P1.5 Correction-Agent 决策表）
Hedges' g J 因子计算失败（degrees of freedom 不可获取）	退回 Cohen's d + 标注"未做小样本校正"
Hunter-Schmidt：构念测量误差是否报告	已报告 → 应用 artifact correction
Hunter-Schmidt：多研究信度/范围限制不齐全	文献级抽样校正 + sensitivity（不校正版本作 baseline）
Hunter-Schmidt：语料无信度数据	不校正 + 显式披露"无信度数据，不应用 H-S 校正"

11.7 字数严重不匹配（引用 SSOT-WORDCOUNT-RULES §8）

偏差	决策
偏差 ≥ 30%	报告用户 + 建议调整（写作完成后）
偏差 ≥ 50%	强制调整或转 Skill

12. 输出格式与文件命名

12.1 标准交付物清单（你产出什么）

完整定量元分析报告（按 APA MARS / JARS-Quant Table 9 + PRISMA 2020）
效应量提取与计算（5 决策树 + 7 SE 反算 + Hedges' g / Hunter-Schmidt 校正）
模型选择与合并（FE / RE / RVE / 三层 / MASEM）
异质性披露（I²/Q/τ²/95% PI 必报；I² > 75% 不允许仅呈现合并效应）
子组分析与 meta-regression（k ≥ 10 + ICEMAN 6 维 + 预设 vs 事后区分）
出版偏倚检验（funnel + Egger/Harbord + 至少 1 项心理学补充：p-curve / PET-PEESE / RoBMA / selection models；k ≥ 10）
可运行 R 代码（metafor / robumeta / clubSandwich / psychmeta / metaSEM / puniform / RoBMA（需 JAGS，默认不选））
GRADE 证据等级（含元分析专属考虑：异质性、不精确、出版偏倚降级）
联动产图建议（forest / funnel / SoF 表 → 切到 ssci-plots）
决策档案（decisions/ 子目录 — 跨阶段一致性保障）

12.2 决策档案目录（与本任务工作目录平级）

decisions/
  01_type_decision.md ... 11_reporting_standard.md
  09.1_effect_size.md / 09.4_model_selection.md / 09.5_heterogeneity.md / 09.6_subgroup.md / 09.9_publication_bias.md

12.3 SubAgent 产出文件命名（`L<N>_<task>.<ext>` — 唯一标准）

这是全库产出文件命名的唯一权威（关 BK-11）。subagent-templates / L9-r-code-templates / scripts/*.R 的读写名一律对齐本表，不得另起裸名（如 effect_sizes.csv / *_results_summary.txt 等旧裸名已废弃）。扩展名按语义：数据 .csv / 文档 .md / 图 .png(ssci-plots 渲染) 或 .pdf(metafor 直出) / R 脚本 .R / R 原始输出 .txt。

# —— L9 数据 / 决策产出 ——
L9.1_effect_sizes.csv         # L9.1 效应量数据（R-ready：study_id/outcome_name/yi/vi/sei/n_total + 可选 effect_id/subgroup/year/reliability_xx/reliability_yy）
L9.1_extraction_decisions.md  # L9.1 提取决策记录（原 extraction_decisions.md）
L9.2_corrections.csv          # Hedges' g + Hunter-Schmidt 校正后值
L9.3_dependency.md            # 依赖结构判断
L9.4_model_selection.md       # FE/RE 决策 + τ² 估计器
L9.5_heterogeneity.md         # I² + Q + τ² + 95% PI
L9.6_subgroup.md              # 子组分析（k ≥ 10）
L9.7_metaregression.md        # meta-regression（k ≥ 10）
L9.8_sensitivity.md           # leave-one-out 等
L9.9_publication_bias.md      # funnel + Egger + 心理学补充
L9.10_masem.md                # 按需（MASEM 结论）
L9_psychology_special.md      # (S5) 心理学专题 SubAgent 产出（替原裸名 psychology_special.md）
L10_grade.md                  # GRADE 评估
L11_draft_A.md / L11_draft_B.md / L11_merged_1.md / L11_merged_2.md / L11_final.md  # 2-2-1
L11_mars_compliance.md        # MARS-Compliance-Agent 产出（原 mars_compliance.md）
L11_claims_vs_data.md / L11_ref_verify_report.md  # 监督模式 SP6/SP7 产物（S6 接线）
L12_amstar2.md                # 自评
# —— R 脚本 / 原始输出（统一 L9_/L9.x_ 前缀，替代旧 *_results_summary.txt 散名）——
L9_meta_analysis_main.R       # 完整工作流主 R 脚本（原 meta_analysis_main.R）
L9_meta_results.txt           # metafor 基础 R 原始输出（原 meta_results_summary.txt）
L9.3_rve_results.txt          # RVE R 原始输出（原 rve_results_summary.txt）
L9.2_psychmeta_results.txt    # Hunter-Schmidt R 原始输出（原 psychmeta_results_summary.txt）
L9.9_pcurve_results.txt       # p-curve/p-uniform R 原始输出（原 pcurve_results_summary.txt）
L9.9_egger_mlma_results.txt   # (S5) Egger-MLMA（依赖效应量多水平/RVE 发表偏差）R 原始输出
L9.10_masem_results.txt       # MASEM R 原始输出（原 metaSEM_results_summary.txt）
# —— Chart-Bridge 数据 + 图（见 §13.2 + L9-r-code-templates §10）——
L9_forest_data.csv            # Chart-Bridge 森林图 per-study 数据（列 study/es/ci_lo/ci_hi/weight；R 导出 → 主 Agent 喂 ssci-plots）
L9_forest_pooled.csv          # 森林图 pooled diamond + 异质性侧车（es_overall/ci_lb/ci_ub/I2/Q/tau2）
L9_funnel_data.csv            # Chart-Bridge 漏斗图 per-study 数据（列 study/es/sei）
L9_funnel_pooled.csv          # 漏斗图 pooled 标量 + Egger 侧车（pooled/egger_intercept/egger_p/k）
L11_forest_plot.pdf / L11_funnel_plot.pdf  # metafor 直出（草图/敏感性速览）
L11_forest_plot.png / L11_funnel_plot.png  # ssci-plots 渲染（发表级，§13.2 联动产出）

图扩展名裁定（锁4 §4.2.4）：保留两条产图路径各自原生扩展名、前缀统一 L11_——.pdf = metafor 直接 pdf() 出的草图（快速自检）；.png = ssci-plots 通过 Chart-Bridge 渲染的发表级图（APA 7 + CVD-safe）。两者并存不冲突。

13. 与其他 Skill 的关系

13.1 联合工作流：systematic-review + meta-analysis

推荐路径：

用户场景：定量合并 23 项 RCT
  ↓
Step 1：先调用 systematic-review 完成 L1-L8
  - L1 类型识别（含心理学判定）→ decisions/01_type_decision.md（MA 沿用）
  - L2-L8 全部
  ↓
Step 2：切换到 meta-analysis 完成 L9-L12
  - L9.1-L9.10 定量合并
  - L10 GRADE
  - L11 APA MARS（含 forest plot 联动 ssci-plots）
  - L12 AMSTAR 2 自评

主 Agent 在用户表达"我已完成检索/筛选/RoB，需要做定量合并"时，可直接进入本 Skill（独立 MA 入口，按 §3.3 脚手架先建 01/02/07/08）；表达"完整系统综述含定量合并"时建议联合工作流。

联合路径 decisions/ 共用 + 09↔09.1 衔接门（关 BK-7，N-1..N-4）：

N-1 同一 decisions/ 目录：联合路径 SR 与 MA 共用同一 decisions/（与工作目录平级）。MA 不新建独立目录，直读 SR 已产的 01..08 + 09_synthesis_decision.md。
N-2 09_synthesis_decision.md 共用、MA 只读不覆盖：SR 在 L9 产它（含"切 MA"结论 + 推荐模型族）；MA 接力只读不重写，当"是否进 MA + 模型族"输入。
N-3 MA 从 09.1 续编：MA 在同目录新建 09.1/09.4/09.5/09.6/09.9 子阶段档，与 09 并存（小数层级天然区分，不存在覆盖）。
N-4 触发器升为阻断门（写死）：主 Agent 进入 MA L9.1 前，必读 decisions/09_synthesis_decision.md：若其切换结论 ≠ "推荐切 MA" → 阻断（不应进 MA，回 SR L9 SWiM/Popay）；若 = 推荐切 MA → 读取其推荐模型族（FE/RE/RVE/三层/MASEM）作为 L9.3/L9.4 的输入约束。这把 BK-7 从"易漏的手工搭桥"升级为"阻断门保护的写死接力"。

联合路径 L10-L12 归属（锁4 §4.4 裁定）：以元分析为终点的联合路径，meta-analysis 拥有 L9-L12——由 MA 产 10_grade_decision.md + 11_reporting_standard.md + L12_amstar2.md（依据 MA §12.1 交付物清单 + 本 §13.1 联合工作流）。纯 SR 路径（无 MA）的 L10-L12 仍由 SR 完成。

SR L7 → MA L9.1 字段映射：详见 systematic-review references/L7-extraction-dual.md §11（映射表本体，对接本 Skill L9.1-effect-size-extraction.md §8.2 输入契约——study-level 原始统计量；L9.1 负责把原始量经 escalc 算成 ES/SE/yi/vi/sei）。

13.2 联动 ssci-plots：forest / funnel plot 渲染（Chart-Bridge 转换契约）

本 Skill 不直接渲染图，链路是"R 导出 CSV → 主 Agent 协调转 Python 列表 → ssci-plots 渲染"（ssci-plots 是 Python/matplotlib，吃列表，不吃 metafor 对象）。完整转换契约（输入列 / 输出对象 / 失败阻断门）见 references/L9-r-code-templates.md §10 Chart Bridge。要点：

R 导出（references/L9-r-code-templates.md §10 的 Chart-Bridge 段，在 metafor_basic.R 的 res_re 之后跑）：L9_forest_data.csv（列 study, es, ci_lo, ci_hi, weight + pooled 合并行）+ L9_funnel_data.csv（列 study, es, sei + pooled 标量）。
主 Agent 协调（不靠 SubAgent 自拉 ssci-plots）：主 Agent 读 CSV → 构 Python studies = [(name, es, ci_lo, ci_hi, weight), ...] + pooled diamond + 异质性(I²/Q/τ²) Note → 调 ssci-plots forest/funnel 模式（apply_style → loop → save_figure）→ 出 L11_forest_plot.png / L11_funnel_plot.png + APA 7 caption。
失败阻断门：L9_forest_data.csv / L9_funnel_data.csv 缺失或 0 行 → 阻断（不编图数据、不空跑）。这是结构性人在环门（BK-12）。

13.3 Skill 边界速查

用户需求	切到
已收集文献，要写综述但不做合并	`literature-set-review`
50 年/30 年的领域发展史	`field-evolution-review`
整合综述（量化 + 质性 + 理论）	`field-overview-review`
严格 PRISMA 系统综述（不含定量合并）	`systematic-review`
渲染 forest/funnel plot	`ssci-plots`（联动）
验证引用准确性	`academic-ref-check`（联动）
找文献	`paper-search-pro`（前置）

14. SubAgent 任务模板

详见 references/subagent-templates.md。所有模板按 L9 子阶段重组，每个 SubAgent 含 6 段标准结构（角色 / 必读 / 任务步骤 / 输出契约 / 自检清单 / 失败回退）+ 占位符决策框架。

主要角色：Effect-Size-Extractor (L9.1) · Correction-Agent (L9.2) · Dependency-Agent (L9.3) · Model-Selection-Agent (L9.4) · Heterogeneity-Agent (L9.5) · Subgroup-Agent (L9.6) · Metaregression-Agent (L9.7) · Sensitivity-Agent (L9.8) · PublicationBias-Agent (L9.9) · MASEM-Agent (L9.10) · GRADE-Agent (L10) · Write-Agent A/B + Evaluate-Agent 1/2 + Final-Agent (L11, 2-2-1) · Review-Citation/Logic/Expression/Format (L11) · MARS-Compliance-Agent (L11) · Self-Assessment Agent (L12, AMSTAR 2)。

主 Agent 编排建议：L9.1 → L9.2/L9.3/L9.4 串行；L9.5 异质性先行 → L9.6/L9.7 可并行；L9.8 敏感性串行于 L9.5 之后（依赖 L9.5 模型基线，不与 L9.5 并行；可与 L9.9 并行）；L9.9 单独（依赖 09.4/09.5）；L9.10 按需。

双人提取 LLM 编排（应用 SR L6 §6.1 范本 — C4 三段体例）：派 2 个独立 Effect-Size-Extractor SubAgent（A/B prompt 隔离）+ Cohen's κ 字段级 + 仲裁 SubAgent。详见 references/L9.1-effect-size-extraction.md §双人提取章。

15. 参考文档清单

15.1 references/ 文件

decision-provenance.md：跨阶段决策档案机制说明
L9.1-effect-size-extraction.md：5 决策树 + 7 SE 反算 + 8 unit-of-analysis + 零事件 + Hedges' g + Hunter-Schmidt + 双人提取 LLM 编排
L9.4-fixed-random-models.md：FE/RE 选择决策树 + τ² 估计器 + HKSJ CI + k=2-4 决策
L9.5-heterogeneity.md：I²/Q/τ²/95% PI 阈值与披露（含 I² > 90% 极端）
L9.6-subgroup-metaregression.md：k ≥ 10 + ICEMAN 6 维度
L9.9-publication-bias.md：funnel / Egger / Harbord / PET-PEESE / p-curve / RoBMA / Selection models（含 k < 10 不可用披露）
L9-r-code-templates.md：按议题分组的 R 代码模板（含 Chart Bridge 调用 + LLM 生成 R 代码诚实披露）
L9-psychology-special.md：RVE / 三层 / MASEM / Hunter-Schmidt / RG / 8 议题决策路径 + Correction-Agent 决策表
L11-mars-reporting.md：APA MARS Table 9 完整 13 章节 + JARS-Quant 12 处差异 + 学习模式简化点披露
subagent-templates.md：按 L9 子阶段重组的 SubAgent 模板（统一"输出契约"命名）
quality-control.md：与四铁律 + AI 失败防御 4 类（§1 §2 §3 §4 全部）对接

15.2 scripts/ R 代码模板（5 个）

metafor_basic.R：基础元分析（FE/RE + heterogeneity + subgroup + meta-regression + funnel + Egger + PET-PEESE）
rve_clubSandwich.R：RVE 依赖效应量元分析
psychmeta_hunter_schmidt.R：Hunter-Schmidt 心理测量元分析
metaSEM_masem.R：MASEM（TSSEM + One-Stage）
puniform_pcurve.R：p-curve + p-uniform*

15.3 底座 SSOT 引用清单

参见 §8。所有 SSOT 位于 review-methodology-foundations/references/，由该底座 Skill 维护。本 Skill 引用而不复制粘贴。

16. 变更记录

2026-06-10（v2.0.1）：修复轮 F1–F17（依据 = 2026-06-10 实测审计）。R 代码层：Q_between 假阳性修正（含截距混合效应模型）、puniform/puni_star 形参与方法错位、三水平 LRT 嵌套模型、PET-PEESE 条件逻辑反保守修正、RoBMA API 核实、metafor_basic.R 头部声明对齐 + 新增 Peters/PET-PEESE 块、新建 tests/ 回归测试套件。文档层：PET-PEESE 文本统一为 Stanley & Doucouliagos (2014) 金标准、RVE 阈值三处统一（k≥5 + 强制 CR2；k<10 披露）、硬编码模型名参数化（规范性语句改为"当前可用的最强模型"，披露模板改占位符）、SSOT 引用归属修正（Chen, Cohen & Chen 2010 / Bonett 2002 / Hagger et al. 2016 RRR）、trim-and-fill 移出必做清单、新建 SSOT-INDEX.md 修复断链。
2026-06-19（S2 WP-A）：§5 / §17 桥接哲学披露段（含 intro line 17 + 诚实披露三段体例 + L9-r-code-templates.md 顶部披露原文）改为 Claude Code 本地 Rscript 真跑——原始输出（summary/warnings/sessionInfo）入审计包、红灯由 audit_parse.R 算、人在签核点担责；不再"AI 生成代码 + 用户外部跑后回填"。保留"LLM 生成代码可能有编译通过但结果错误的细微 bug"这条真局限（未洗白）。未触碰 §5 R 包路径映射表。
2026-06-20（S4 WP-C 编排修补）：关 BK-1/BK-2/BK-11/BK-12。①BK-1 MA 入口脚手架：§3.2 入口 preflight + §3.3 独立 MA 入口决策档案脚手架（缺 01/02/07/08 阻断 L9.1）+ §4.2 L9.1 派发前 preflight；配套 review-methodology-foundations/decisions_templates/ 全集空白模板。②BK-12 L9.8 串行：§3.2/§4.2/§14 把 L9.8 敏感性从"与 L9.5 并行"改为"串行于 L9.5 之后"（依赖 L9.5 模型基线）。③BK-11 命名统一：§12.3 补全为全产物唯一标准命名表（含 R 原始输出 / Chart 数据 / 图扩展名裁定），全库对齐。④BK-7 衔接门 + 锁4 L10-L12 裁定：§13.1 加 N-1..N-4 共用 decisions/ + 09↔09.1 阻断门 + L10-L12 归 MA。⑤BK-12 Chart-Bridge：§13.2 改为"R 导出 CSV → 主 Agent 协调转 Python 列表 → ssci-plots 渲染 + 无图数据阻断门"（ssci-plots 吃列表非 metafor 对象）。未触碰 §5 桥接段（S2）/ R 包表 RoBMA 行（S5）。
2026-06-20（S5）：关 BK-8 / BK-10。①BK-8 Egger-MLMA：依赖效应量（L9.3 判定三层/RVE）发表偏差改用多水平/RVE Egger（scripts/egger_mlma.R），非单水平 Egger/Harbord/Peters；§5 R 包表新增 Egger-MLMA 行、§4.2 L9.9 + §10.1 议题8 加路由提示、§12.3 登记 L9.9_egger_mlma_results.txt（R 原始输出）+ L9_psychology_special.md（替原裸名 psychology_special.md）。②BK-10 RoBMA 降级：RoBMA 需 JAGS 系统库（本机缺，jags_ok=FALSE）→ 默认不选，缺 JAGS 自动降级 puni_star + PET-PEESE（本机可跑），全链不停；§5/§10.1/§11.2/§12.1 标注。诚实降级：RoBMA 因缺 JAGS 未本机执行=未验证，未写"已跑/已通过"。
2026-06-23（S6B WP-E② 监督模式）：关 BK-9。§9 标题改"严格 vs 学习"→"严格 / 学习 / 监督"，新增 §9.1 监督模式（= 严格方法学完整度 + 人在 7 不可逆点 SP1-SP7 结构性强制门决策审核；何时选=教授诉求"AI 初编+人 check 达发表级"；真门=preflight 缺签 exit≠0 + 红灯由 R 算 + 硬检查先于软评；平衡=两边都不过拟合 + 审核面上限；披露=RAISE 人类监督+透明+最终责任）；指向操作契约 review-methodology-foundations/references/SUPERVISED-MODE-GATES.md + SSOT-MODE-PROFILES v2.0.0。用户面文字按 scripts/CARD_NARRATIVE_VOICE.md 精神去黑话。仅改 §9（OWNER_MAP §2.1 段落 owner），未触碰 §5 桥接段/R 包表/其余章节。
2026-06-23（S7 WP-F Lane A 检索回退一致化）：关 doc 12c P2-3/P2-4。§11.1 检索回退表去除本环境不存在的 SS MCP 假信号（batch_search 报错 / phantom limit / fields 类型 / "SS MCP 不返回 CNKI"），主路径改为 paper-search-pro（HTTP，OpenAlex/SS/CrossRef/PubMed key 已配）/ 中文人工导出 CNKI 万方 → ingest_search_exports.py 摄入；保留真实回退（中文 0 命中→人工导出+摄入/转 literature-set-review、整体不可用→阻断警示不凭记忆编造、元数据补抽）与关键约束"不擅自降级英文检索代替中文检索"；§10.2 中文检索回退 cross-ref 同步去 SS MCP 框架。新增 firecrawl-abstract SS 法降级注：本环境无 SS MCP → paper_details(SS 法) 不可用，默认走 Firecrawl Scrape/Extract 两法。仅改 §10.2/§11.1（OWNER_MAP §2.1 S7 段落 owner），未触碰 §11.2（S5 RoBMA 降级）/其余章节。

SKILL.md 结束。详细方法论见 references/ + scripts/ + 底座 SSOT。

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