诊改报告

AI 只做辅助诊断，不代替导师意见、学校最终审核或正式查重。

论文概况

字数：28840；章节：162；表格：18；图片：15；参考文献：0；依据线索：202

总体风险等级

高优先级修改建议

修改建议摘要

Mock 行动诊断已综合规则问题、HardnessProfile、SAG 证据和历史反馈线索生成。

优先行动

优先复核研究范围与结论对应关系 [中风险]
原因：LLM loop 和 HardnessProfile 常把题文一致性、研究方法、数据一致性列为高收益复核点。
依据：Mock 模式确认 evidence pack 已进入行动规划链路。
学生下一步：先核对题目、研究对象、方法、数据分析和结论建议是否围绕同一核心问题，不生成正文。
教师复核：确认新增 loop 问题是否真实成立，必要时加入反馈案例或规则草案。
执行 Loop 追问：content_logic.cross_section_alignment [中风险]
原因：needs_evidence：Mock LLM 未找到足够证据。
依据：Under the macro backdrop of consumption upgrade and the rise of “Guochao,” China’s baking industry is expanding yet grappling with homogenized competition and brand aging. This stu
学生下一步：围绕该 probe 补齐或核对章节证据；如果没有原文依据，不要把追问本身改写成论文结论。
教师复核：决定是否排入下一轮 LLM 窄范围复核、手工确认、关闭为证据不足，或转为规则修复任务。
复核规则改进建议：content_logic [中风险]
原因：将题文一致性、研究边界和结论对应关系作为深度审稿循环的固定复核项。
依据：
学生下一步：先按当前诊断建议修订论文；不要因为规则草案存在就机械改写正文。
教师复核：确认该 rulepack 建议是否应进入规则包、别名或 prompt；启用前需要回测误报/漏报风险。
复核 content_logic.cross_section_alignment [低风险]
原因：Loop probe 输出 needs_evidence：Mock LLM 未找到足够证据。
依据：Under the macro backdrop of consumption upgrade and the rise of “Guochao,” China’s baking industry is expanding yet grappling with homogenized competition and brand aging. This stu
学生下一步：回到该 probe 对应章节，补充或核对当前论文证据；证据不足时不要直接改写正文。
教师复核：确认该 probe 是否构成真实漏检、需要规则修复，或只是证据不足的复核点。

修订计划

1. 证据核验

先确认每个高优先级问题是否有论文原文、SAG 引用、VLM 页面摘要或教师反馈依据。

核验：content_logic
依据：{'quote': 'Mock 模式不读取全文，只确认 evidence pack 已进入审稿循环。'}
完成判据：能指出章节/页码/引用/截图摘要；证据不足的问题被标为教师复核或降置信。
核验：执行 Loop 追问：content_logic.cross_section_alignment
依据：Under the macro backdrop of consumption upgrade and the rise of “Guochao,” China’s baking industry is expanding yet grappling with homogenized competition and brand aging. This stu
完成判据：能指出章节/页码/引用/截图摘要；证据不足的问题被标为教师复核或降置信。
核验：复核规则改进建议：content_logic
依据：将题文一致性、研究边界和结论对应关系作为深度审稿循环的固定复核项。
完成判据：能指出章节/页码/引用/截图摘要；证据不足的问题被标为教师复核或降置信。

教师关口：教师确认高风险和 LLM/VLM 新增问题是否成立，误报进入反馈闭环。

2. 论文修订

只修改证据充分的问题，优先补齐研究方法、数据口径、引用闭环、图表说明和结论建议对应关系。

处理 content_logic：LLM 二次审稿提示：请复核题目、研究问题、章节展开和结论是否围绕同一核心对象。
依据：Mock 模式不读取全文，只确认 evidence pack 已进入审稿循环。
完成判据：优先核对题目中的研究范围、正文实际分析对象和结论建议对象，必要时收窄题目或补充边界说明。
处理 risk：本地优秀论文资料库中存在相似表述风险提示。
依据：本地优秀论文资料库中存在相似表述风险提示。
完成判据：核对该段是否为规范引用、合理转述或需要进一步改写并注明来源。本提示不等同于正式查重。
处理 risk：本地优秀论文资料库中存在相似表述风险提示。
依据：本地优秀论文资料库中存在相似表述风险提示。
完成判据：核对该段是否为规范引用、合理转述或需要进一步改写并注明来源。本提示不等同于正式查重。
处理 content_logic：content_logic.cross_section_alignment: Mock LLM 未找到足够证据。
依据：Under the macro backdrop of consumption upgrade and the rise of “Guochao,” China’s baking industry is expanding yet grappling with homogenized competition and brand aging. This stu
完成判据：按该 probe 指向的章节补证、核对或交给教师复核。

教师关口：教师抽查修改是否回应诊断证据，而不是替换成空泛表述。

3. 复测闭环

修改后重新运行自检/深度诊断，确认 Loop 质量门、Golden 覆盖、好论文误报和差论文召回没有退化。

重新运行自检或 deep_llm 窄范围复核。
依据：Hardness=high；VLM visual findings=0
完成判据：高/中风险问题下降，Loop 不再提出同一漏检，质量门为 green 或进入教师确认。
把教师确认的漏报/误报沉淀为反馈案例或规则草案。
依据：未确认反馈不能作为学校规范或自动启用规则。
完成判据：反馈案例已确认；规则草案通过 fixture、好论文误报和差论文召回回归后才启用。

教师关口：教师决定是否入库、导出规则生成包或关闭为误报。

问题修改卡片

[中风险] content_logic：LLM 二次审稿提示：请复核题目、研究问题、章节展开和结论是否围绕同一核心对象。
修改提示：优先核对题目中的研究范围、正文实际分析对象和结论建议对象，必要时收窄题目或补充边界说明。
验证：逐条对照研究问题、发现、结论和建议，确认核心对象与变量边界一致。
禁止：不要让系统代写正文；不要把历史反馈、合成知识或 VLM 低置信判断说成学校硬性规范。
[低风险] risk：本地优秀论文资料库中存在相似表述风险提示。
修改提示：核对该段是否为规范引用、合理转述或需要进一步改写并注明来源。本提示不等同于正式查重。
验证：重新运行自检/深度诊断，确认同一 finding 或 Hardness probe 不再出现。
禁止：不要让系统代写正文；不要把历史反馈、合成知识或 VLM 低置信判断说成学校硬性规范。
[低风险] risk：本地优秀论文资料库中存在相似表述风险提示。
修改提示：核对该段是否为规范引用、合理转述或需要进一步改写并注明来源。本提示不等同于正式查重。
验证：重新运行自检/深度诊断，确认同一 finding 或 Hardness probe 不再出现。
禁止：不要让系统代写正文；不要把历史反馈、合成知识或 VLM 低置信判断说成学校硬性规范。
[低风险] content_logic：content_logic.cross_section_alignment: Mock LLM 未找到足够证据。
修改提示：按该 probe 指向的章节补证、核对或交给教师复核。
验证：逐条对照研究问题、发现、结论和建议，确认核心对象与变量边界一致。
禁止：不要让系统代写正文；不要把历史反馈、合成知识或 VLM 低置信判断说成学校硬性规范。

学生下一步

先处理高/中风险 findings。
按 HardnessProfile 焦点补充证据。
重新运行自检观察 loop 是否收敛。

教师复核点

复核 LLM loop 新增问题。
把确认漏检沉淀为反馈案例。
决定是否将 Loop 追问 `content_logic.cross_section_alignment` 进入下一轮：needs_evidence；Mock LLM 未找到足够证据。
复核 Hardness probe `content_logic.cross_section_alignment` 的 needs_evidence 判断：Mock LLM 未找到足够证据。
复核 LLM 规则改进建议 `rulepack`：将题文一致性、研究边界和结论对应关系作为深度审稿循环的固定复核项。

多轮复查评估

状态：需教师复核；稳定度评分：0.4

复查新增问题：1；历史反馈命中：0；复核强度：高风险

复查质量：任务完成率 0.0；反馈记忆 0；标准样例 0；样例检查通过率 0.0；误报抑制 0

判断依据

LLM loop 提出 2 个规则或 prompt 改进建议尚未确认。

下一步

教师复核 LLM 规则改进建议：确认后启用草案规则并回测，或退回为 prompt/alias 改进。

格式问题清单

商管内容智评

答辩训练建议

依据摘要

后续修改路线图

免责声明

本报告不自动代写论文正文，不宣称完成正式查重或权威 AIGC 鉴定。

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