将一篇理论建模论文摄取为理论研究 wiki:论文卡片 + 假设/原语 + 命题/定理 + 解概念 + 可检验推论,并与实证层在同一张 graph 上接桥
Scanned 6/5/2026
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openskills install Lambenthan/empiricalwiki---
description: 将一篇理论建模论文摄取为理论研究 wiki:论文卡片 + 假设/原语 + 命题/定理 + 解概念 + 可检验推论,并与实证层在同一张 graph 上接桥
argument-hint: "<local-pdf-or-tex-path> [--topic <research-topic>]"
---
# /theory-ingest
> 把一篇理论建模论文拆成可复用的研究资产。对着「理论建模通用骨架」的 6 个固定槽位抽取:环境/原语、解概念、结果、论证、比较静态、可检验推论。形式化陈述逐字引用,禁止释义。
## Inputs
- `source`: 本地 `.pdf`、`.tex`,或 `/init` 预处理后的 `raw/tmp/...` 路径。
- `--topic` 可选:当前项目主题,如“管理者短视与耐心资本”。
## Outputs
- `wiki/papers/{slug}.md`(`paper_kind: theory`)
- 按需新建或更新:
- `wiki/assumptions/*.md`
- `wiki/propositions/*.md`
- `wiki/hypotheses/*.md`(模型导出的可检验推论)
- `wiki/mechanisms/*.md`(填 `## Theoretical Logic`,与实证层共享)
- `wiki/foundations/*.md`(解概念、证明框架等可复用规范知识)
- `wiki/index.md`、`wiki/log.md`
- `wiki/graph/edges.jsonl`
## Workflow
### Step 1: Resolve Source
确认工作目录是项目根目录,包含 `wiki/`、`raw/`、`tools/`。
优先使用 `.venv`:
```bash
if [ -x .venv/bin/python ]; then PYTHON_BIN=.venv/bin/python; else PYTHON_BIN=python3; fi
```
理论论文公式密集,**`.tex` 优先**:有 `.tex` 源码就用源码,公式不会被 PDF 解析毁掉。只有 PDF 时先人工读第一页标题:
```bash
"$PYTHON_BIN" - "<source>" <<'PY'
import sys, fitz
doc = fitz.open(sys.argv[1])
print(doc[0].get_text("text")[:2000])
PY
```
然后运行:
```bash
"$PYTHON_BIN" tools/prepare_paper_source.py --raw-root raw --source <source> --title "<confident-title>"
```
把返回的 `prepared_path` 作为正文读取入口。
### Step 2: Extract Along the 6-Slot Skeleton
先打开 `docs/runtime-theory-skeleton.zh.md`,对着 6 个固定槽位抽取。没有明确证据写“未报告”,不猜:
1. **环境 / 原语**:参与人、行动/策略空间、偏好/支付函数、信息结构、时序、技术/约束
2. **解概念**:均衡概念(Nash / 子博弈精炼 / 贝叶斯精炼 / 竞争均衡 …)
3. **结果**:每个命题/定理/引理的形式化陈述 + 成立条件
4. **论证**:每个结果的证明技术
5. **比较静态**:内生量随参数怎么动
6. **可检验推论**:模型导出的、可拿去实证的符号关系
**理论论文没有 variables/datasets/identification/robustness——这些不是填“未报告”,而是整块不存在。这是与 `/empirical-ingest` 的根本分流。**
### Step 3: Write Pages
打开 `docs/runtime-page-templates.zh.md`,按模板写页面。
`papers/{slug}.md` 设 `paper_kind: theory`,填 `theory` block,正文用理论段落:
```markdown
## 研究问题
## 模型环境
## 核心假设
## 解概念
## 命题与证明
## 比较静态
## 可检验推论
## 对实证的启发
## Related
```
- 每条核心假设 → `assumptions/`,`formal_statement` **逐字引用原文**
- 每个命题/定理 → `propositions/`,`formal_statement` 逐字引用,`conditions` 写清成立条件,`proof_technique` 查不到写“未报告”
- 每条可检验推论 → `hypotheses/`(`status: literature_supported`)
- 模型形式化的经济机制 → 查重后更新 `mechanisms/` 的 `## Theoretical Logic` 段;不要新造与实证侧重复的机制页
- 解概念、证明框架等可复用规范知识 → `foundations/`(终端节点,不写反向链接)
每次新建前先查重:
```bash
"$PYTHON_BIN" tools/research_wiki.py slug "<title>"
```
### Step 4: Add Graph Edges
用工具写图谱关系,不手动编辑 `wiki/graph/edges.jsonl`:
```bash
"$PYTHON_BIN" tools/research_wiki.py add-edge wiki --from papers/<paper> --to assumptions/<a> --type assumes --evidence "<原文位置>"
"$PYTHON_BIN" tools/research_wiki.py add-edge wiki --from papers/<paper> --to propositions/<p> --type proves --evidence "<命题编号>"
"$PYTHON_BIN" tools/research_wiki.py add-edge wiki --from papers/<paper> --to mechanisms/<m> --type formalizes_mechanism --confidence high --evidence "<evidence>"
"$PYTHON_BIN" tools/research_wiki.py add-edge wiki --from propositions/<p> --to hypotheses/<h> --type predicts --confidence high --evidence "<evidence>"
```
- `assumes`、`proves`:结构事实,**不带** `--confidence`
- `formalizes_mechanism`、`predicts`:判断,**必须带** `--confidence high|medium|low`
- `derived_from`(论文 → foundation)按需使用
- 实证论文检验本理论的推论时,实证侧的 `tests_hypothesis` / `tests_mechanism` 反向边由 `/empirical-ingest` 写;本 skill 只负责理论侧的正向边与双向链接同步
### Step 5: Rebuild and Report
```bash
"$PYTHON_BIN" tools/research_wiki.py rebuild-index wiki
"$PYTHON_BIN" tools/research_wiki.py rebuild-context-brief wiki
"$PYTHON_BIN" tools/research_wiki.py rebuild-open-questions wiki
"$PYTHON_BIN" tools/lint.py --wiki-dir wiki
```
最后报告:
- 新增/更新了哪些页面(按 6 槽位分组)
- 抽出的可检验推论是否已与既有实证论文/机制接上桥
- 哪些命题或机制可服务当前选题
## Constraints
- **形式化陈述逐字引用,禁止释义**:命题、假设的成立条件不得改写(把“对所有凹效用函数”写成“对效用函数”是灾难)。
- 不编造证明技术、参数符号、均衡结果;查不到写“未报告”。
- `propositions/` 装被证明的形式化结果,不与 `claims/`(带置信度的实证断言)混用。
- `mechanisms/`、`hypotheses/` 与实证层共享:先查重,优先更新既有页面的理论侧,不另造近义页。
- 纯计算/仿真(agent-based)模型偏实验性质,落 `experiments/`,不进 `propositions/`。
- `.tex` 优先。`raw/papers/` 是用户输入,不覆盖、不移动。
- 中文/英文理论论文没有 arXiv/S2 元数据时不视为失败,以正文为准。
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