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：16386；章节：44；表格：9；图片：1；参考文献：12；依据线索：71

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 circumstances where the policy of volume-based procurement in the pharmaceutical industry is continuously expanding and market competition is becoming increasingly fierce
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。
执行 Loop 追问：figure_table [中风险]
原因：needs_evidence：Mock LLM 未找到足够证据。
依据：本人郑重声明：所呈交的毕业设计（论文），是本人在指导老师的指导下，独立进行的设计（研究）工作及取得的成果，论文中引用他人的文献、数据、图件、资料均已明确标注出，论文中的结论和结果为本人独立完成，不包含他人已经发表或撰写的作品及成果。对本文的研究作出贡献的个人和集体，均已在论文中作了明确的说明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
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 circumstances where the policy of volume-based procurement in the pharmaceutical industry is continuously expanding and market competition is becoming increasingly fierce
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。
复核 figure_table [低风险]
原因：Loop probe 输出 needs_evidence：Mock LLM 未找到足够证据。
依据：本人郑重声明：所呈交的毕业设计（论文），是本人在指导老师的指导下，独立进行的设计（研究）工作及取得的成果，论文中引用他人的文献、数据、图件、资料均已明确标注出，论文中的结论和结果为本人独立完成，不包含他人已经发表或撰写的作品及成果。对本文的研究作出贡献的个人和集体，均已在论文中作了明确的说明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
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 circumstances where the policy of volume-based procurement in the pharmaceutical industry is continuously expanding and market competition is becoming increasingly fierce
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：figure_table
依据：本人郑重声明：所呈交的毕业设计（论文），是本人在指导老师的指导下，独立进行的设计（研究）工作及取得的成果，论文中引用他人的文献、数据、图件、资料均已明确标注出，论文中的结论和结果为本人独立完成，不包含他人已经发表或撰写的作品及成果。对本文的研究作出贡献的个人和集体，均已在论文中作了明确的说明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
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 literature_review：文献综述可能只有罗列，缺少研究述评或研究空白。
依据：1.2 文献综述 1.2.1 国外文献综述国外研究大多围绕“能力—绩效”逻辑予以展开，主要关注数据和技术能力给企业运营绩效带来的间接带动作用。Jackson I 等（2024）把以生成式人工智能作为基础，形成运营管理能力框架，着重探寻计划、采购、生产和交付等环节的协同机制和韧性提升路径的办法[1]；在危机的环境当中，Drydakis（2022）以从动态能力
完成判据：请在文献综述末尾补充对已有研究的归纳、评价和本研究切入点。
处理 content_logic：content_logic.cross_section_alignment: Mock LLM 未找到足够证据。
依据：Under the circumstances where the policy of volume-based procurement in the pharmaceutical industry is continuously expanding and market competition is becoming increasingly fierce
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=medium；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。
[中风险] literature_review：文献综述可能只有罗列，缺少研究述评或研究空白。
修改提示：请在文献综述末尾补充对已有研究的归纳、评价和本研究切入点。
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。
[低风险] figure_table：figure_table: 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：导出 PDF 或查看 Word 原页，确认图题/表题/编号/跨页问题已处理；VLM 低置信提示需教师确认。
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。
决定是否将 Loop 追问 `figure_table` 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 Hardness probe `figure_table` 的 needs_evidence 判断：Mock LLM 未找到足够证据。

多轮复查评估

状态：需教师复核；稳定度评分：0.46

复查新增问题：1；历史反馈命中：0；复核强度：中风险

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 3 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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