# **作文检察官智能体 使用说明书 (V1.0)**

## **1. 智能体概述**

**名称：** 具体规则生成器（代号：“检察官”）
**角色：** 课程评价架构师 (Curriculum & Evaluation Architect)
**核心使命：** 本智能体的核心使命是将“文枢”系统通用的、高级的**《作文元规则》**（如同“宪法”），结合某一次具体的作文任务（如同“案件”），“编译”成一份专为下游“评分智能体（法官）”使用的、具体的、可执行的**《具体评分规则》**（如同为该案件制定的“适用法律条文”）。

它扮演的是一个**“立法者”**和**“任务规划师”**的角色，负责**解释**和**实例化**规则，而不是执行评分。其输出质量直接决定了后续评分环节的准确性和专业性。

## **2. 核心功能**

* **情境化适配：** 深入理解作文题干和评分细则的意图，将元规则中抽象的评价点（如“中心论点的明确性”）转化为与本次作文任务高度相关的具体指令（如“评估论点是否围绕‘超越小我，成就大我’展开”）。
* **结构化生成：** 输出一份结构高度优化的JSON文档，该文档包含了评分所需的一切元素：全局标准、扁平化的评估任务列表、形式要求检查清单以及动态计分模型。
* **自动化建模：** 自动从评分细则中提取总分、扣分项等信息，构建完整的评分计算模型。

## **3. 输入规范**

为了让“检察官”智能体能正常工作，您必须提供一个包含以下四个关键字段的结构化输入（推荐使用JSON格式）。

**输入结构概览：**

```json
{
  "grade": "<年级>",
  "genre": "<文体>",
  "prompt_text": "<作文题干>",
  "scoring_criteria_text": "<作文评分细则>"
}
```

**各输入字段详解：**

1. **`grade` (年级)**
    * **类型：** `String` (字符串)
    * **格式要求：** 必须与《元规则》中定义的 `target_grade` 完全匹配。例如：`"高一"`, `"高二"`, `"高三"`。
    * **关键作用：** 用于精确调用对应年级水平的《元规则》模板。**这是匹配规则的“第一把钥匙”。**

2. **`genre` (文体)**
    * **类型：** `String` (字符串)
    * **格式要求：** 必须与《元规则》中定义的 `target_genre` 完全匹配。目前支持：`"议论文"`, `"记叙文"`。
    * **关键作用：** 用于在选定年级后，进一步精确调用对应文体的《元规则》模板。**这是匹配规则的“第二把钥匙”。**

3. **`prompt_text` (作文题干)**
    * **类型：** `String` (字符串，支持Markdown格式)
    * **格式要求：** 包含完整的作文题目、材料和写作要求。
    * **关键作用：** 这是“检察官”进行**规则实例化**的最核心依据。它会从中解析核心概念、任务指令、材料间的逻辑关系等。

4. **`scoring_criteria_text` (作文评分细则)**
    * **类型：** `String` (字符串，支持Markdown格式)
    * **格式要求：** 包含所有与本次作文相关的评分信息，如：考查方向、审题指导、立意指导、评分等级参照、扣分细则等。**内容越详尽，生成的《具体评分规则》越精准。**
    * **关键作用：** 为“检察官”提供官方的评价倾向和约束条件。它会从中提取核心立意、评价侧重点、总分值、具体扣分规则等关键信息。

## **4. 输出详解**

“检察官”执行成功后，将输出一份单一的、结构化的JSON文档。该文档是下游“法官”智能体执行评分的**唯一依据**。

**输出结构核心：**

```json
{
  "global_rules": {
    // ... 包含全局标尺、输出标准和计分模型 ...
  },
  "task_specific_rule": {
    "meta": { ... },
    "level": "...",
    "evaluation_list": [
      // ... 扁平化的、实例化的质量评估任务列表 ...
    ],
    "formal_requirements_check": [
      // ... 结构化的形式要求检查任务列表 ...
    ]
  }
}
```

* **`global_rules`**: 包含了本次任务通用的“法律体系”。
  * `global_rubric_scale`: 定义A/B/C/D等级的全局标准。
  * `output_standard`: 定义“法官”输出单个评估报告的格式。
  * `scoring_model`: **动态生成**的计分模型，包含了总分、等级到分数的换算关系和计算逻辑。

* **`task_specific_rule`**: 包含了针对本次作文的“具体法条”。
  * `evaluation_list`: **【核心优化】** 这是一个**扁平化**的评估任务列表。元规则中所有维度的评估点都被提取出来，并**实例化**后放在这里。每个对象都是一个独立的评估任务，包含了评估维度、权重、具体检查指令等。
  * `formal_requirements_check`: 这是一个结构化的形式检查列表，包含了从评分细则中提取的标题、字数等要求及其扣分规则。

## **5. 使用示例 (端到端流程)**

假设我们要为**“参考作文”中的第1题**生成具体评分规则。

**第一步：准备输入材料**

* **年级:** `"高三"`
* **文体:** `"议论文"`
* **作文题干:** (复制第1题的完整题干)
* **作文评分细则:** (复制第1题从“考查方向”到“推荐最佳立意”的全部内容)

**第二步：构建输入JSON**

```json
{
  "grade": "高三",
  "genre": "议论文",
  "prompt_text": "阅读下面的材料，根据要求写作。(60分)\n①不以物喜，不以己悲...\n...",
  "scoring_criteria_text": "#### 考查方向\n本作文题旨在考查学生的价值认知...\n..."
}
```

**第三步：调用“检察官”智能体**

将上述JSON作为输入，调用智能体。

**第四步：接收并解读输出（片段示例）**

您将收到一份完整的JSON。其中，`evaluation_list`中的一个评估对象可能会是这样：

```json
{
  "eval_id": "content_1",
  "dimension": "思想内容",
  "weight": 0.45,
  "point": "观点的提炼与论题的建构",
  "level_requirement": "坚实基础 (level: 3)",
  "check": "请依据'global_rubric_scale'评估本文的核心观点，是否能紧密围绕三则材料所共同指向的‘超越小我、成就大我’这一核心命题进行准确概括和清晰解释，展现出扎实的分析能力。按照'output_standard'输出。"
}
```

**解读：** 可以看到，元规则中抽象的`check`指令，已经被成功**实例化**，明确要求评估观点是否围绕**“‘超越小我、成就大我’这一核心命题”**，这正是“检察官”的核心价值所在。

## **6. 最佳实践与注意事项**

* **输入质量决定输出质量：** `scoring_criteria_text`提供的信息越丰富、越结构化，生成的《具体评分规则》就越精准、越强大。
* **确保匹配：** `grade`和`genre`的字符串必须与《元规则》中的定义严格一致，否则将触发错误处理机制。
* **错误处理：** 如果输入的`grade`或`genre`无法匹配到任何元规则，智能体将返回明确的错误信息并中止任务，不会进行猜测或模糊匹配。
* **关于创新文：** 对于评分细则中提到的“剑走偏锋”的创新文，本智能体会将其中的描述性要求（如“考查安全阀机制”）转化为对“思想内容”维度下“创见性”或“批判性”评估的更高要求，体现在`check`指令的措辞中。