# Worked Example — 一个 idea 的完整严审走查

演示 SKILL.md 全流程：BLIND 契约 → 检索取证 → 八维度打分 → 五视角对抗 → 反谄媚反驳 → 判决 + Roadmap。
本例为**教学用合成案例**：待审 idea、八维度分数、五视角理由、反驳演练均为示意，展示"该怎么写"。
**唯一的例外是「检索取证」表**——其 HTTP 码与 OpenAlex `meta.count` 为 2026-06-06 真实 curl 实测（标注"实测"者即真值）；而该表"最像的工作/年份"列仍是示意（真实评审须逐条抓标题/年份核对）。即：标"实测"者为真实记录，其余为示意值。

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## 待审 idea（OPEN 阶段才给的全文）
> **标题**："用对比学习 + Transformer 做小样本医学图像分类"
> 把 SimCLR 风格对比预训练接到 ViT 上，在自有的 3,000 张皮肤镜图像上微调，做 5 类皮损分类，宣称"首次将对比学习用于皮肤镜小样本，显著提升性能"。

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## Phase 1 — BLIND（只看：标题 / 领域=医学影像·小样本分类 / 关键词：对比学习, ViT, 皮肤镜, few-shot）

**验收维度预设（节选）**
- 创新性：对比学习+ViT+医学影像三者都成熟，必须看到**非平凡适配**才够 75+，否则封顶 60。
- 数据：小样本+自有数据，必须核规模/标注/类别平衡。
- 实验：必须有公平 baseline（同 backbone 的监督预训练）+ 消融分离"对比预训练"贡献。

**block 条件**：block#1 若创新点仅是"已成熟方法首次拼到本数据集"且无机制适配；block#2 若验证只在单一自有小数据集、无公开基准。
**warn 条件**：warn#1 baseline 可能未用同等数据/超参；warn#2 "显著提升"无幅度无显著性检验。

`[CONTRACT-ACKNOWLEDGED]`

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## 检索取证（新颖性）— HTTP 码 2026-06-06 实测
| 库 | 端点 | HTTP | 最像的工作（标题/年份，**示意**） | delta |
|---|---|---|---|---|
| OpenAlex | `https://api.openalex.org/works?search=contrastive%20learning%20dermoscopy&mailto=...` | **200（实测，meta.count≈3796）** | （示意）大量"深度学习/自监督皮肤镜分类"已发表(2016 起) | 本 idea 仅换 backbone 为 ViT，无机理新意 |
| Semantic Scholar | `.../graph/v1/paper/search/bulk?query=contrastive+ViT+dermoscopy` | **200（实测）** | （示意）"SSL+ViT 医学影像"实证已存在 | 同上 |

> 注：HTTP 码与 OpenAlex `meta.count≈3796` 为本次构建时真实 curl 所得（实测）；"最像 3 篇"为示意，真实评审中应抓取标题/年份逐条比对并记录。count≈3796 说明该方向远非空白，"首次"宣称需检索证否。

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## Phase 2 — 八维度打分
| # | 维度 | 权重 | 分 | 理由 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 创新性 | 0.20 | 42 | 命中 block#1：三件成熟工具拼接，检索到同构工作；"首次"为未检索宣称（anti-pattern#4）。给反例（示意）：2022 已有对比预训练皮肤镜分类。 |
| 2 | 理论深度 | 0.18 | 50 | 无机理说明为何对比预训练在皮肤镜小样本更优；纯试错堆叠。 |
| 3 | 数据支撑 | 0.14 | 55 | 3,000 张自有数据规模偏小且无公开基准(ISIC)对照；类别平衡/标注一致性未说明。命中 block#2。 |
| 4 | 实验可控性 | 0.14 | 48 | 未说明 baseline 是否用同等数据/超参；无消融分离"对比预训练"vs"ViT 容量"贡献(warn#1)。 |
| 5 | 方法贡献 | 0.13 | 50 | 贡献=已知方法组合，"显著提升"无幅度无检验(warn#2)。 |
| 6 | 差异化 | 0.08 | 45 | 相对已发表同类 delta 太小，审稿人易判 incremental。 |
| 7 | 可行性 | 0.07 | 80 | 算力/工程现实，确实能跑通。 |
| 8 | 影响力 | 0.06 | 58 | 皮损分类有价值，但本设定难产生新引用方向。 |

**Scoring Plan Dissent**：无（Phase 2 与 Phase 1 标准一致）。
**Weighted**（score_aggregate.py 计算）：实跑输出 = **51.0 / 100** → **Overall ≈ 6**（但否决项压顶，见判决）。

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## 五视角对抗
- **方法审稿人**：Position 反对当前形态 | Key Risk "首次"经不起检索 | Insight 真要新意应做"皮肤镜特有增广进对比目标"，而非换 backbone。
- **实验审稿人**：Position 不可接受 | Key Risk 增益可能来自 ViT 容量而非对比预训练 | Insight 必须加"监督预训练同 ViT"对照 + 冻结编码器消融。
- **理论审稿人**：Position 地基薄 | Key Risk 无假设说明对比为何帮小样本皮肤镜 | Insight 提出可证伪假设：对比预训练主要降低类内方差，可用 t-SNE/类内距验证。
- **应用审稿人**：Position delta 不足 | Key Risk 无公开基准无法与 SOTA 比 | Insight 上 ISIC 公开集才有差异化叙事。
- **Devil's Advocate CRITICAL**：有。CRITICAL#1=**地基崩塌**（"首次"被检索证否）；CRITICAL#2=**逻辑断链**（增益归因不清，无法证明来自创新点）。

共识关切：归因不清 + 无公开基准（≥3 视角共同提出，非伪多样）。

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## 反谄媚反驳演练
作者反驳 A："我们数据是私有的，所以算首次。" → 评分 **2**（重述/换措辞，未触及"方法本身已被做过"）→ 保持 CRITICAL#1。
作者反驳 B："我们补了 ISIC 公开集实验，对比预训练比监督预训练同 ViT 高 4.1%，p<0.01。" → 评分 **5**（新证据，直接改善归因与差异化）→ 撤回 CRITICAL#2，数据/实验/差异化维度上调。
连续让步检查：仅 1 次让步（B），未连续 ≥4。concession-rate = 1/2 = 50%，**未超过 50% 阈值**，不报警。

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## 否决项检查
- 创新性 42 < 45 → **触发直接不通过**。
- 存在未化解 CRITICAL#1（"首次"不成立，反驳 A 仅 2 分）。

## 判决：**不通过**
原因：创新不足（成熟方法拼接，"首次"被检索证否）+ 差异太小。即便反驳 B 补强了实验与数据，地基的新颖性问题未解，最高也只能有条件通过；而创新性 <45 直接压到不通过。

## Revision Roadmap（交还 m03）
- must-fix#1（创新性）：放弃"首次"叙事；把新意收敛到**皮肤镜特有的对比目标设计**（如病灶不变性增广、跨设备域对比），检索证明该设定无同构工作。
- must-fix#2（数据/差异化）：纳入 ISIC 公开基准，与 SOTA 同台比。
- must-fix#3（实验）：保留反驳 B 的公平对照 + 加冻结编码器消融 + 类内方差验证假设。
- 循环：补强后重跑 Phase 1→2，直到创新性≥75、无未化解 CRITICAL、Weighted≥80 才放行 m05。

> 演示要点：检索证否"首次" → 否决项压顶 → 反谄媚下只认 5 分新证据 → 改进方向交还作者而非评审者下场改写（READ-ONLY）。
