Critical iteration lab zh

Hermes 适配说明

• 本 skill 现面向 Hermes 使用，优先依赖 Hermes 原生工具：search_files、read_file、write_file、patch、session_search、delegate_task、cronjob、browser、web/search、vision。
• 若正文提到 references/... 或 scripts/...，优先读取当前 skill 目录下对应文件，不再依赖 Claude 专属目录结构。
• 原始 Claude agents/openai.yaml 不作为执行前提；需要并行研究、分工精读或角色评审时，改用 Hermes 的 delegate_task。
• 保留原有研究方法论与产物契约，但执行层统一按 Hermes 工具体系落地。

Critical Iteration Lab（中文）

这个 skill 负责做“多轮批判性迭代”，不是普通审稿，也不是简单综述。

何时使用

• 用户明确要求“至少三轮以上 critical thinking”。
• 想让不同论文的核心 idea 互相碰撞。
• 想把一个方向从“摘要堆叠”升级成“稳定 finding + 潜在问题 + 下一轮问题”。
• 想从单篇论文比较，提升到 family-level / institution-level synthesis。

输入

• evidence_map
• paper_notes
• evidence_audit
• iteration_depth
  • 默认 6
• focus
  • idea_collision
  • assumption_stress_test
  • benefit_source_analysis
  • family_route_synthesis

输出

• critical_rounds
  • round_name
  • question
  • supporting_papers[]
  • conflicting_papers[]
  • interim_judgment
• collision_matrix
• stable_findings[]
• unstable_claims[]
• new_questions[]

标准六轮

1. 按作者叙事整理
   • 先接受论文自己的 framing，避免一上来过度反驳。
2. 支持与矛盾碰撞
   • 让论文之间直接对照：谁支持谁，谁在挑战谁。
3. 关键假设拆解
   • 找出每条路线的核心前提，检查它是否被数据/场景/系统条件限制。
4. 收益来源反推
   • 判断收益到底来自 tokenizer、样本、loss、serving、reward 还是业务控制。
5. 失败模式与不可扩展点
   • 梳理 latency、bias、benchmark gap、组织依赖、场景迁移风险。
6. family-level / institution-level synthesis
   • 从单论文上升到路线族、机构族或业务族的综合判断。

工作流

1. 先从 paper_notes 里抽核心假设，而不是只抽结果。
2. 每一轮都必须区分：
   • 来源直接支持的内容
   • 本轮综合判断
   • 仍待验证的问题
3. 如果某个判断依赖机构公开路线或业务场景差异，明确写出“这属于 family-level synthesis”。
4. 输出时优先保留：
   • 稳定 finding
   • 最强反证
   • 最值得继续追的新问题

守护

• 不把“更多轮数”误写成“更深的结论”。
• 轮次之间要递进，不要六轮都只是换说法复述。
• 证据不够时，把结论降级成 hypothesis 或 route-level observation。
• 如果机构公开证据稀疏，明确标“公开线索较薄”，不要强写完整路线。

推荐产出形式

• 多轮批判性报告
• idea collision 矩阵
• 最稳 finding 与最不稳 claim 列表