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name: light-idea-generation
description: 根据项目实际情况提出有潜力、有差异化、有亮点的研究 idea。当用户需要创新点、研究思路、提方案，或问"这个方向/数据能做什么"时使用。结合已有基础、数据条件、技术能力、时间周期、发表/竞赛/课题目标，说明为什么值得做、创新点、相对现有方法的优势、能解决的具体问题、适合的成果形式与投稿层次。
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# 创新与 idea 生成

## 前置条件
开工前确认两件事：(1) m01 的文献 gap 是否清楚；(2) m02 的数据是否足以支撑。若数据不足，先回 m02，不做空想 idea。

## 输入
项目背景、已有基础、数据条件、技术栈与算力、时间周期、目标(顶刊/普刊/竞赛/课题/工程)、约束。

先判断输入属于哪一级（借 AI-Researcher 的两级抽象）：
- **Level 1 已有明确方向**：用户给了具体 idea → 重点做细化、差异化与可行性核验。
- **Level 2 只有方向/数据/参考文献**（如"这个方向能做什么"）→ 从文献 + 数据反推 idea。
Level 2 立项时，每个候选先填一张**立项卡**（模板 [templates/idea_card.md](templates/idea_card.md)，借 AI Scientist v2 ideation 四件套思路），把模糊想法收敛成可被 m04 逐字段复核的单元。卡的字段对齐 m04 复核所需：idea_id / 标题 / 一句话机制 / 新颖性主张 / 最近邻工作(≥3，带检索留痕) / 与其差异 / 风险与失效条件 / 最小验证实验 / 数据可行性 / 算力与成本预估。多张卡汇成标准工件 `idea_candidates.md`。

## 生成策略（多角度发散，再收敛）

### 发散：独立从多个角度各生成候选，避免单一思路
1. **gap-driven**：直击文献空白。
2. **method-transfer**：把 A 领域成熟方法迁到 B 领域。
3. **data-driven**：从数据独有特征反推机会（独家数据/新模态/新标注）。查 db04 数据集卡的 `data_type`（信本地事实）找别人没用过的数据角度；**已知偏倚（bias_risk）须按 `domain_scope=` 子串过滤后再用**——别把某方向的偏差判断（如"ImageNet 西方中心"）误当成你方向的通用机会/障碍；许可用 db04 的 `dataset_signal.py`（在 databases/db04-datasets/scripts/）实时校验值判可行性，不信可能过期的本地快照。
4. **problem-reframe**：重新定义问题或评价方式。
5. **combination**：方法组合，但必须说明 1+1>2 的机理，不是堆叠。
6. **theory-gap**：补理论解释/可解释性/泛化保证。
7. **efficiency**：更快/更省/更小，工程价值。

不够发散时，补用 7 个结构化激发技法（源自 Scientific Brainstorming）：跨域类比、假设反转（"反过来会怎样/资源无限会怎样"）、尺度切换（分子↔种群、毫秒↔千年）、约束增删、跨学科融合、技术外推（新技术来了能做什么）。method-transfer/combination 角度可仿 ResearchAgent：先抽取本项目领域核心实体，再找与之高共现的邻域概念作为迁移/重组来源；MAGenIdeas 证明这种跨域知识重组 + 迭代检索能把唯一新颖 idea 数提到约 3.4 倍。

### 收敛：发散后过滤排序
- 先用 db03 方法成熟度过滤掉"已过时/已被做烂"的方向——但 maturity 的"过时/被替代"判断要读其括号内的域限定(如"被3DGS替代"只在 CV 时间线成立),并按你的研究方向经 `domain_scope=` 过滤,别把某领域的时间线判断误用到别的方向。
- 候选多时用**两两 PK / 瑞士轮**排序选 Top-N（MAGenIdeas 做法），比孤立打分更能拉开差距。
- 用"影响 × 工作量"二维快评做收敛漏斗，选 Top 3（diverge-converge 做法）。

## 新颖性核验（别靠记忆，去查）
提"创新点/相对哪些工作"前，实际检索对标工作，避免"自以为新"和引用幻觉。**检索统一调 m01(light-literature-search) 已验证脚本，不手拼 API URL**（手拼 URL 易踩限流/分页/编码坑，且与 m01 真相源割裂）：
- `python light-literature-search/scripts/search_normalize.py`：多源检索并规范化，首轮即带后向引用边（OpenAlex / Crossref）——用核心机制关键词初筛对标工作。
- `python light-literature-search/scripts/snowball.py`：对最像的一两篇做前向被引 + 后向参考"滚雪球"，把最近邻工作捞全。
- OpenAlex 是否需 key、限流、计费、退避的**唯一口径**见 m01 references「OpenAlex 接入真相源」节；本技能不复写数字。Semantic Scholar / arXiv 作交叉验证源，端点与坑见本技能 [references.md](references.md)。

检索结论决定"创新点"措辞：若已有高度相似工作，回到发散重选角度，别硬说新。
- **候选间防伪多样性（量化）**：一次生成多个候选 idea 时，两两算语义相似度防"换皮凑数"的伪多样性——复用 m01(light-literature-search) references「SPECTER2 语义嵌入」节的方法（S2 `embedding.specter_v2` 768 维向量算余弦）。SPECTER2 余弦整体偏高（实测 0.85~0.93），按**相对差**判定：一批候选里相似度显著高于其余对的，视为同一 idea 的变体，合并或重发散，别当独立候选凑数。无 embedding 时降级标题/摘要文本相似度。

### 核心撞车检查（最高优先级，一票否决）
**血泪教训**：曾把一个"重采样破坏概率校准"的 idea 评到新颖性≈70，做完整套实验、写完论文后才检索到 Dal Pozzolo 2015 已专门做过同一核心，新颖性实为 35-45——核心结论被前人发表过，投稿必被一句"已做过"拒掉。为根除此类"做完才发现撞车"，提 idea 时**必须**回答下面四问，任一答错即打回重选方向，**不准跳过、不准用"应该没人做"搪塞**：

1. **有没有人做过同一核心？** 用 idea 的**核心机制/核心结论**当关键词检索（不是泛泛的领域词），至少 2 库交叉。**专门去找"最像的那一篇"**，而不是找"证明我新"的证据——带着"假设已有人做过，去把它揪出来"的心态查。找到后逐句比对：它的核心主张 vs 我的核心主张，是否实质等价。
2. **我们做的是不是当前真实缺口？** 说清这个缺口是"前人没做"还是"前人做了但有明确不足"。前者要拿出"检索了 X 个关键词组合、Y 库、均无命中"的阴性证据；后者要点名那篇前作、说清它的具体短板、我们如何补。
3. **是否真有创新点（而非已知现象的复现/换数据集/换模型）？** 诚实区分三档：① 新现象/新方法/新理论（真创新）；② 已知现象的系统化/量化/扩展（增量，要明说是增量）；③ 纯换数据集/换模型的复现（基本无新颖性，除非复现本身揭示了反常）。把 idea 老实归档到某一档。
4. **审稿人会用什么理由拒？** 提前预演 top-3 拒稿理由（最常见：a. "核心已被 XXX 做过"；b. "增量太小/无方法贡献"；c. "缺口是伪缺口，没人做是因为不重要"）。每条都要么能反驳、要么承认并调整定位。预演不出有力反驳 = idea 不够强。

> 把这四问的检索证据（关键词、库、HTTP 码、最像 3 篇、量化 delta）写进立项卡，**直接交给 m04 复核**——m04 会重查核心撞车，查出 idea 自报与实际不符即记红旗封顶。

## 每个 idea 必须说清（缺一不可）
- **一句话 idea**。
- **为什么值得做**：动机 + 现实/学术意义。
- **创新点**：相对哪些**具体**工作（附检索到的真实文献），差异在哪。
- **凭什么更强**：可能优于现有方法的机理假设；并列出**竞争性解释**而非只押一个（hypothesis-generation 做法）。
- **解决什么具体问题**：可量化、可证伪的目标与预测。
- **数据/算力可行性**：用现有条件能不能做。**点名具体数据集**(对齐 db04，给数据集名称)+规模(样本量/数据量)+标注方式，与下游 m04 critique 维度3(数据支撑)口径对齐；忌写"现有数据应该够"这类模糊话(会被 m04 封顶 60 分记红旗)。
- **成果形态**：论文/竞赛/专利/系统。
- **投稿层次**：冲刺/稳妥/保底大致定位（细化交 m13）。
- **风险**：最可能失败的点。用 What-If Oracle 的"精确 IF"写法——把"万一不行"改成可行动的条件句（"若数据量 < N 则 X 失效"），并想最好/最可能/最坏/二阶后果。

## 提交 m04 前的自检
用 ResearchAgent 五维 + AI Scientist 三维快评每个 idea，分低的回炉：
- **五维**（1–5）：清晰度 Clarity、相关性 Relevance、原创性 Originality、可行性 Feasibility、重要性 Significance。
- **三维快评**（1–10）：Interestingness、Feasibility、Novelty（打分谨慎贴近现实）。
- **7 失败模式反向自检**（源自 The AI Scientist 的 Nature 版局限，ARS 整理）：实现 bug、幻觉结果、走捷径、把 bug 当洞见、方法论造假、frame-lock（死锁单一框架）、引用幻觉。重点防 frame-lock（别在一条思路上死磕）与引用幻觉（别编对标工作）。
- 可选多视角互怼（Consciousness Council）：让"对标派 / 可行性派 / 新颖性派 / 工程派"各自挑刺再综合。

## 产出
3–6 个分层 idea（高风险高回报 / 稳妥 / 保底），按潜力排序，附对比表。每个标注成熟度与差异化强度，并带上自检的五维/三维分。**标准工件：`idea_candidates.md`**（交 m04 的交接工件，命名见 CONVENTIONS §6.1）。

## 强制衔接
所有 idea **必须**送 m04 idea-critique 严审。被毙的 idea 带着 m04 给的方向回到本技能再生成，形成循环。通过的 idea 才进 m05。写入项目库 db09 的 decision_log。

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方法来源与真实端点/评审维度的逐工具笔记见 [references.md](references.md)。
