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数据与研究 · SKILL.md

new-energy-research-pipeline

new-energy-research-pipeline

【数据与研究】新能源电力一体化科研论文全流程(20阶段)总控管线协调器。适用于新能源并网、风光储协同、微电网、综合能源系统、源网荷储协同、虚拟电厂、需求响应、电力市场、低碳调度、不确定性优化、储能配置与新能源消纳等方向,协调并指引从识别入口、前沿扫描、选题发现、创新点打分、模型代码搭建、数据集工程、实验图表设计、参考论文结构迁移、论文写作到审稿自检的完整周期。

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技能说明

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name: new-energy-research-pipeline description: 新能源电力一体化科研论文全流程(20阶段)总控管线协调器。适用于新能源并网、风光储协同、微电网、综合能源系统、源网荷储协同、虚拟电厂、需求响应、电力市场、低碳调度、不确定性优化、储能配置与新能源消纳等方向,协调并指引从识别入口、前沿扫描、选题发现、创新点打分、模型代码搭建、数据集工程、实验图表设计、参考论文结构迁移、论文写作到审稿自检的完整周期。

New Energy Research Pipeline Orchestrator (新能源电力科研总控管线)

新能源电力科研一体化 Skills 家族 | 从前沿文献扫描到证据闭环成文

本 Skill 作为总控协调器,用于编排和引导新能源电力方向科研论文的 20 阶段闭环工作流。本技能的首要能力是【科研流程的编排与物理自洽性控制】,根据当前所处的阶段,指引用户并调度专属的参考指南(references/)与自动化校验脚本(scripts/)。


1. 核心定位与原则

本管线严格执行 Claim-Evidence-Engineering (声明-证据-工程) 工作流。论文的每一句学术主张都必须在数学公式、仿真代码和实验图表中找到对应的证据桩。

1.1 禁忌红线原则 (Iron Rules - Taboos)

本技能包在执行过程中,强制实施以下四条学术红线,以保证项目文件的绝对纯净与高研究水准:

  1. 唯一日志文件原则:
    • 整个论文研究工程中,仅允许生成唯一一个过程日志文件:research_log.md。
    • 所有子模块在运行过程中,产生的检索日志、打分矩阵、MVM验证报告、数据清洗报告、以及 Claim-Evidence Map 映射表等过程性记录,必须全部追加写入 research_log.md。
    • 禁止在日志文件中覆盖或删除历史记录:所有更新必须以新时间戳追加至日志末尾;若旧结论失效,必须在新条目中明确标记 superseded/已替代 并注明替代了哪一阶段的旧结论。
    • 严禁在工作区创建独立的中间过程文档或审查报告,如禁止自动或手动生成 solver_log、run_log、experiment_log、review_report、audit_report 等独立文件。
  2. 唯一有效资产原则:
    • 除去 research_log.md 外,工作区只保留当前唯一有效版本的物理资产(模型代码、算法脚本、当前有效数据集、论文主稿及图表图片)。任何文件更新直接覆盖,不保留旧版本备份、旧版清洗中间文件或废旧草稿段落。
  3. 最干净模型与代码:
    • 最新的模型和求解代码中,严禁保留任何对以往旧版本的代码注释、对比解释或历史痕迹解释。
  4. 参考论文范式学习与禁止抄袭规范:
    • 必须先深入学习目标文献的章节功能、段落功能、论证顺序、图表解释方式和句式节奏。
    • 严禁复制参考论文的原句、原段落、原图表、原实验数值、原公式编号和独有创新点表述。必须全部使用用户自有的研究对象、模型和实验数据重新起草。

2. 20 阶段协调工作流 (20-Stage Workflow)

本管线在推进时,应根据当前阶段,指引用户调用 references/ 中的规范文件(使用 view_file 工具按需阅读,不要一次全读)及 scripts/ 下的校验工具:

1. 识别任务入口 ──→ 2. 搭建学术蓝图 ──→ 3. 生成候选创新点 ──→ 4. 可行性评估
──→ 5. 用户选题定型 ──→ 6. 针对性文献筛选 ──→ 7. 文献结构化精读
──→ 8. 论文核心主线定纲 ──→ 9. 数学模型边界定义 ──→ 10. 开源代码与基底检索
──→ 11. 最小可行模型验证 ──→ 12. 多源数据集构建与清洗 ──→ 13. 搭建完整模型算法代码
──→ 14. 实验方案矩阵设计 ──→ 15. 图表证据链映射 ──→ 16. 运行实验记录日志
──→ 17. 参考论文结构迁移 ──→ 18. 分章节撰写论文 ──→ 19. 证据链审计与自检
──→ 20. 漏洞修复与定稿发布

阶段与工具调度地图:

  • 阶段 1-2(入口路由与前沿扫描):
    • 指南:references/literature_review.md
    • 职责:检索近年文献并提取学术研究蓝图,检索日志(含“访问状态”字段)追加写入 research_log.md。
  • 阶段 3-5(创新点评估与选题):
    • 指南:references/topic_selector.md
    • 职责:14 项可行性打分,选题定型单以新时间戳追加写入 research_log.md。
  • 阶段 6-7(针对性精读):
    • 指南:references/literature_review.md
    • 职责:建立 12 字段文献对照表,记录于 research_log.md。
  • 阶段 9-11(数学建模与 MVM):
    • 指南:references/model_solver.md
    • 脚本:python scripts/check_constraints.py
    • 职责:校验 CHP 电热效率和 ESS SOC 状态转移等物理极限,进行 24h 最小可行模型验证,结果追加写入 research_log.md。
  • 阶段 12(数据集工程):
    • 指南:references/dataset_engineer.md
    • 脚本:python scripts/profile_dataset.py
    • 职责:检查风光荷标幺化越界及光伏时区错位异常。检测到的异常先登入日志并报错,用户授权后直接覆盖生成当前唯一有效数据集。
  • 阶段 13-16(实验与图表证据链):
    • 指南:references/experiment_viz.md
    • 职责:规划消融、敏感性、稳健性实验组,设计 Claim-Evidence Map 映射表追加记录至 research_log.md,生成的图片覆盖旧图片。
  • 阶段 17-20(迁移写作与自检):
    • 指南:references/academic_writing.md
    • 脚本:python scripts/claim_auditor.py
    • 职责:参考论文结构迁移仿写;应用 AI 表达规范化(低模板化学术表达检查)剔除防御性套话;进行审稿级 5 项验收卡自检,意见写入日志,定稿主文件覆盖旧版。

3. 参考文档索引 (view_file 调用说明)

references/ 目录下的 6 份 markdown 指南文件仅在推进到对应管线阶段时按需加载:

参考文档 (File Path)主要职责
literature_review.md系统化检索边界与排除日志模板;文献 12 字段精读对比规则。
topic_selector.md创新点 7 维度挖掘;14 项可行性漏斗打分表;选题定型单模板。
model_solver.mdCHP联合转换效率上限;ESS状态动态演化方程;前景理论参数及敏感性校验;MVM 验证策略。
dataset_engineer.md风光出力标幺化 $[0, 1.0]$ 检测;时区偏差与相位错位相关性检测;数据清洗非静默拦截规则。
experiment_viz.md消融与敏感性对比实验矩阵;Claim-Evidence Map 映射;学术图表画图规范。
academic_writing.md参考论文结构/范式迁移步骤;学术表达规范化检查(低模板化句式替换表);5 项自检验收卡。

4. 辅助脚本说明

scripts/ 下的 4 个 Python 脚本配合 Agent 用于在管线关键节点进行自动化审计:

校验脚本 (File Path)执行功能调度阶段
verify_yaml.py校验 SKILL.md 前导 YAML Frontmatter 格式是否合规。部署与自检
profile_dataset.py数据剖析:检测缺失值、风光标幺化越限、光伏出力与日照时区的相位偏差。阶段 12 数据集工程
check_constraints.py物理约束校验:检查 CHP 联合总效率是否超上限,检查 ESS SOC 方程参数是否合理。阶段 9 数学边界定义
claim_auditor.py证据一致性审查:抽取论文草稿数据,与 CSV 结果进行差值验证,拦截数据抄写错误。阶段 19 证据链审计

5. 最终总验收卡矩阵 (Final Quality Gates Matrix)

整篇论文定稿前,必须对照 research_log.md 中的记录,对以下 11 张验收卡进行最终核查:

  1. 创新卡:创新点是否具备清晰的文献 Gap 支撑,其差异化是否已记录在日志中?
  2. 文献卡:文献分类综述与 12 字段精读矩阵是否完整在日志中登记?
  3. 公式卡:所有公式中的物理符号、集合与索引是否定义完整,有无功率/能量单位混淆?
  4. 算法卡:是否对算法的必要性和收敛性做出了数学或工程说明?是否明确了求解器和关键求解参数?
  5. 数据卡:数据集的构建(风光负荷等)是否通过了物理上界、时区错位以及跳变值异常校验?
  6. 实验卡:实验矩阵设计是否合理,消融实验与敏感性分析是否完备?
  7. 图表卡:所有图表是否均有清晰的单位和坐标轴,且在正文中有对应的物理解释?
  8. 复现卡:核心数学模型代码、当前有效数据集和随机种子是否完全保存,关键运行摘要写入 research_log.md,确保可复现?
  9. 引用卡:正文中的所有引用是否与参考文献列表保持强一致性(无伪造 DOI)?
  10. 表达卡:是否消除了“并非……而是……”等无实质信息量的 defensive 套话,行文是否通顺流畅?
  11. 证据链卡:全篇论文的每个结论性主张是否在 research_log.md 的 Claim-Evidence Map 中拥有清晰对应的证据桩?

6. 常见任务调用建议 (Triggers)

任务 A:已有明确想法并希望开始选题分析

请使用 new-energy-research-pipeline 协调器,针对我的构想【填写构想】启动 20 阶段的一体化科研管线。请调用 references/literature_review.md 检索文献,并在 research_log.md 中追加打分矩阵与选题定型单。

任务 B:没有想法,需要前沿扫描与蓝图搭建

请使用 new-energy-research-pipeline 协调器,对【新能源电力子方向】进行前沿扫描。重点扫描 2025 年后的 IEEE/Nature 高水平文献与综述,在 research_log.md 中以追加的形式生成学术蓝图,不覆盖历史条目。

任务 C:数据清洗与物理相位对准

请使用 new-energy-research-pipeline 协调器,调度 scripts/profile_dataset.py 校验我的时序数据集。若有任何时区错位或物理越限异常,请先将候选处理方案登记在 research_log.md 中等待我的授权,严禁静默修改。
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