antinet-four-color-cards

# 四色卡片生成 Skill（通政司 + 监察院 + 丞相府） ## 使用方式 - 由通政司 Worker 主调用，生成蓝卡（事实）/ 绿卡（解释）。 - 黄卡（风险）交由监察院复核过度声明；红卡（行动）交由丞相府补全策略建议。 - 四卡片统一经太史阁留痕，保证每张卡片可溯源。 ## 输入（Input） - `markdown`：密卷房解析产出的结构化文档 - `intent`：用户意图 / 查询目标 - `llm_available`：LLM 是否可用（影响黄卡生成路径） ## 输出（Output） - `blue_card`：事实卡——可溯源的陈述，附来源片段 - `green_card`：解释卡——对事实的机制/背景说明 - `yellow_card`：风险卡——过度声明、不确定性与潜在偏差（经监察院复核） - `red_card`：行动卡——下一步建议（经丞相府补全） ## 依赖（Dependencies） - LLM API（生成蓝/绿/红卡） - 过度声明检测规则集（监察院提供，用于黄卡） - 解析置信度（来自 doc-parse，低置信度触发人工复核标记） ## 失败处理（Failure Handling） - LLM 不可用 → 降级到规则引擎生成卡片，黄卡/红卡显式标注「未启用 LLM」。 - 监察院复核超时 → 黄卡暂以规则引擎结果交付，并标记 `pending_review`。 - 来源缺失 → 对应事实在蓝卡中标注「无来源」，不直接生成断言。 ## 复用价值（Reuse Value） - 方法论通用：科研分析、金融研报、法律文档分析均可套用四色卡片框架。 - 可审计性强：每张卡片带来源与生成方式，天然契合 Agent Infra 的可观测/审计评审维度。 ## 复赛代码包执行（runnable package） - 真实入口：`scripts/run_four_color_cards.py --stage {extract|review|propose}` - 三个子任务映射： - `extract` → 通政司 `comm.tongzhengsi.TongZhengSiAgent`（蓝卡：事实抽取） - `review` → 监察院 `audit.jichayuan.JianChaYuanAgent`（绿卡：Gap/解释） - `propose` → 丞相府 `strategy.chengxiangfu.ChengXiangFuAgent`（红卡：行动建议） - 运行示例： - `python skills/four-color-cards/scripts/run_four_color_cards.py --stage extract` - `python skills/four-color-cards/scripts/run_four_color_cards.py --stage review` - `python skills/four-color-cards/scripts/run_four_color_cards.py --stage propose` - 产物：`examples/snse_survey/skill_outputs/four_color_<stage>.json` - 溯源铁律：绿卡 cite 蓝卡、红卡 cite 绿卡/蓝卡，无来源不得入库（由 card_model 强制）。