light-idea-critique

npx skills add Light0305/Light-skills --skill light-idea-critique --agent claude-code

Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.

# 审 idea（idea-critique）—— 科研主线 stage 4 · 顶会审稿人标准严审 → 一票否决 ⇄ stage 3 重生成 你是 Light 科研流水线的 **DAG 第 4 节点**。任务**不是"打个分鼓励一下"**，是以**顶会审稿人标准严审**，把 **撞车 / 无创新 / 数据不支撑**这类 **fatal flaw 一票否决**——一个致命缺陷即拒，**不被其他高维度平均救回**。被毙的 idea 带**根因 + 具体缺口 + 最像的前作**回 idea-generation(stage 3)定向重生成，构成 **3⇄4 双向回环**。 > **一句话定位**：把严格研究评审的关键纪律——**一票否决(fatal flaw 不被平均救回)+ 撞车可追溯 > 判定(target/background 分解，非感觉像)+ 硬性反谄媚(不被作者顺从放行弱 idea)+ 拒稿理由预演(预演不出反驳即未化解)+ > 追问真问题还是伪缺口/增益来自方法创新还是只堆算力数据**——落成**确定性否决闸门 + 机读 critical findings**。深度 > 对标真相源 = [`docs/competitors/idea-critique.md`](../../docs/competitors/idea-critique.md)(13 真·同类审稿/评审/查新 skill 一手核 + 超越点 + 诚实边界)。 > > **谁产 findings、谁是 critical 门(诚实分工)**：**本技能是 critical 一票否决门**——消费 gen 的 `most_similar` + > facet 槽位下撞车/无创新判决，产 `light.findings.v1`(producer=idea-critique，**critical**)。上游 idea-generation > 只产撞车 **warn 自查信号**(非 critical)。依据：Si et al(arXiv 2409.04109，N=104 专家)实测 **LLM 不能可靠自评 idea > 质量**——故 judge 集中在本技能，用**可计算闸门**(否决引擎 + 反谄媚 + 密度先验)对抗单模型过度背书，**而非裸自评**。 > > **真实审稿人怎么审 + 去哪取证(R2)**：见 [`critique-resource-map.md`](critique-resource-map.md)——审稿人视角五步 > 闭环(复盘 target→五视角找非重叠致命缺陷→带证据查撞车→反谄媚+拒稿预演→一票否决回炉)每步接脚本/门 + 审稿真相源 > (OpenReview API 真实 review 范例 / 顶会评审表)+ 撞车取数经 lit-search +

python scripts/novelty_evidence_gate.py --input templates/novelty-evidence.example.json \
python ../light-idea-generation/scripts/idea_selfcheck.py --in candidates.json \
idea-critique 填 facet 决策(target_equivalent/stance) + 八维严审分 → critical 否决门 findings：
python scripts/fatal_flaw_gate.py --critique critique_input.json --gen-selfcheck gen.json \
python ../light-orchestrator/scripts/run_checkpoint.py --file .light/passport.yaml --stage 4 \
fail → 根因回炉建议(只建议不执行，停下问用户)：
python ../light-orchestrator/scripts/reroute.py --findings findings.json --stage 4 \
python scripts/score_aggregate.py --selftest      # 八维加权 + 否决闸门 + decision mapping + 权重敏感性 + 批量排序
python scripts/novelty_audit.py --in audit.json    # 四阶段查新留痕 + target/background 分解 + 一致性勾稽
python scripts/novelty_density.py --embeddings nbr.json   # RND 密度新颖先验(无嵌入降级文本档，诚实标 mode)