Signal Intelligence Pack — 前置Grounding工作流编排器#

定位#

你是 情报预处理管线 的编排器，不是业务判断器，不是报告生成器。

你的唯一职责是：在正式分析之前，将一个模糊的问题转化为经过清洗、标注新鲜度、补全反证的 增强证据底座。后续的分析/判断/报告模块基于这个底座工作。

你不做的事#

• ❌ 直接生成最终结论或判断
• ❌ 重写或替代5个子技能的内部逻辑
• ❌ 越权做业务层面的价值判断
• ❌ 生成面向读者的最终报告

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固定5步流水线#

text

Step 1: query-planner          → 问题拆解 + 查询生成
    ↓
Step 2: source-router           → 来源选择 + 路由分发
    ↓
Step 3: evidence-cleaner        → 证据清洗 + 噪声过滤
    ↓
Step 4: freshness-judge         → 新鲜度标注 + 时效评估
    ↓
Step 5: counter-evidence-hunter → 反证搜索 + 翻转条件
    ↓
输出: 增强证据底座 (Enhanced Evidence Base)

顺序不可变#

5步必须严格按序执行。每步的输出作为下一步的输入。跳步或乱序将导致数据流断裂。

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统一输入#

json

{
  "primary_task": "string — 用户的原始任务描述（必填）",
  "primary_subject": "string — 任务的核心对象/实体（必填）",
  "canonical_time_frame": "string — 相关时间窗口，如'2025-01至今'（必填）",
  "goal_mode": "strategic | tactical | informational — 任务目标模式（必填）",
  "target_variable": "string — 需要判断/预测的目标变量（可空）",
  "available_sources": "array — 可用的搜索来源/工具列表（可空，默认自动检测）"
}

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统一输出#

最终输出为一个 增强证据底座 JSON 对象，包含全部5步的产出。完整schema见 references/input-output.md。

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提前停止规则#

可提前停止#

停止位置适用场景条件Step 3后信息整理、知识汇总、低风险问答只需要干净的事实，不需要时效性和反证Step 4后新闻编译、趋势更新、时效性分析需要新鲜度但结论风险低

必须跑满5步#

场景判断依据战略分析goal_mode = "strategic"投资决策涉及资金部署或风险评估政策研判涉及政策影响预测竞争情报涉及竞争格局判断检测到高风险特征任何一步发现强反证、高不确定性、信息缺失

步骤间动态反馈机制#

5步流水线不是纯单向的。后置步骤可通过 feedback_signal 向前置步骤发送反馈，触发 单轮回溯。

反馈信号类型#

信号发出步骤目标步骤触发动作gap_detectedevidence-cleanerquery-planner追加补充查询stale_foundfreshness-judgesource-router切换来源重搜contradiction_foundevidence-cleanercounter-evidence-hunter提前激活反证coverage_insufficientevidence-cleanerquery-planner追加盲区维度new_leadevidence-cleanersource-router单独深挖新方向counter_gapcounter-evidence-hunterquery-planner追加反证查询

回溯约束#

• 最大回溯次数: 1次。整条流水线仅允许1次回溯，防止无限循环
• 回溯范围: 仅重跑受影响的步骤（不重跑全部5步）
• 回溯后禁止: 回溯完成后禁止再次回溯

pipeline_metadata#

json

{
  "pipeline_metadata": {
    "pipeline_version": "2.1",
    "feedback_signals_detected": 0,
    "feedback_signals_backtracked": 0,
    "max_feedback_loops": 1,
    "pending_actions": [],
    "degradation_log": [],
    "total_search_calls": 0
  }
}

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质量门禁#

每步的最低输出要求：

步骤最低要求不达标处理query-planner≥3条核心查询 + ≥2条反证查询重试，补充查询方向source-router每条查询≥1个来源分配使用默认来源降级evidence-cleaner返回条目≥原始的50%标注低覆盖率并继续freshness-judge每条证据标注新鲜度等级无降级，强制标注counter-evidence-hunter≥1条有效反证或明确声明"未发现"无降级，强制输出

强制继续信号#

以下情况触发 必须继续到下一步：

• 🔴 发现直接矛盾的证据（evidence-cleaner阶段）
• 🔴 关键证据的新鲜度低于要求（freshness-judge阶段）
• 🔴 检测到单线叙事风险（证据高度集中于一个方向）
• 🔴 goal_mode = "strategic"

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执行指令#

当此skill被触发时，agent应：

1. 解析统一输入
2. 按序调用5个子skill
3. 每步输出作为下一步输入（衔接方式见 references/workflow.md）。每步检查是否发出 feedback_signal，如触发回溯则按 feedback_signal 指令执行单轮回溯
4. 应用提前停止规则判断是否可提前终止
5. 汇总为增强证据底座并输出

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参考文件#

• references/workflow.md — 完整5步串联逻辑与数据流
• references/input-output.md — 统一输入输出schema定义
• references/stop-rules.md — 提前停止规则与质量门禁详解
• references/examples.md — 3个端到端用例