rubbing-to-knowledgelisted

# Rubbing to Knowledge 这是根编排 Skill。它负责问题规划、组件路由、阶段门和停止决策，不直接生成 释文、历史事实、OCR 真值或人物同一性结论。 ## 何时使用 - 研究问题涉及碑帖、拓片、古籍影印、铭刻文本或版本异文。 - 任务必��保存来源、固定字节、坐标/页码、权利状态和复核责任。 - 一个任务需要组合本包多个 Skill，或接入外部 Skill / SCP。 - 需要生成 `EditionEvidenceCase`、证据图或 `CaseDossier`。 - 证据不足时必须明确返回 `human_review`、`reroute` 或 `stop_unresolved`，而不是补全结论。 若只需单一能力，直接读取对应组件目录的 `SKILL.md`，不要加载全部组件文档。 ## 不可跨越的边界 1. OCR、模型、搜索服务和外部 Skill 的输出默认是候选，不是证据。 2. `CandidateEnvelope` 不能直接成为证据图节点。 3. 版本记录只允许表达“某固定载体在某定位处如此记载”。 4. 载体差异保持 `unresolved`，除非存在可追责的受信裁决。 5. 同名、现代地名、纪年换���、生成式补笔和 provider score 不提升认识状态。 6. 测试通过只证明契约未检出违规，不证明历史主张为真。 7. 获取成功不等于允许公开或再分发；未知权利一律阻断发布。 ## 必需工作流 1. **规划问题** - 把问题改写为可证伪形式。 - 声明目标输出、允许的证据层、停止条件和人工门。 - 使用 `rubbing-research-orchestrator` 创建或更新 `ResearchCase`。 2. **固定材料** - 用 `research-source-acquisition` 获取到隔离区。 - 用 `research-provenance-ledger` 登记 SHA-256、大小、MIME、来源和权利状态。 - JSON 隔离载荷需要内容感知处理时，先经过 `research-quarantine-promotion`；其他格式不得伪装成该通道。 3. **按材料路由** - 图像质量与确定性派生： `rubbing-image-preparation`。 - OCR 候选、坐标绑定与人工交接： `rubbing-ocr-review`。 - 书目、版本、网页或古籍载体定位： `research-literature-evidence`。 - 已合格转录的结构提议： `epigraphy-text-structure`。 - 每个可复现命令与输出链： `research-run-ledger`。 4. **形成 edition-record** - 固定载体字节与来源记录。 - 为每个读数提供载体内定位。 - 将外部发现归一化为 `CandidateEnvelope`。 - 创建并验证 `EditionEvidenceCase`。 - 只用确定性比较生成 `carrier-variant`，不自动择优。 5. **反馈与图层** - 新证据、反证、空结果或失败到达后运行 `research-hypothesis-reflection`。 - 只有满足受信身份和裁决门的