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topic_doc_id: 02-practice-cases
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run_id: 2026-06-12-复杂度放置门
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topic_ids:
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- practice-cases
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- writing-review-execution-authenticity
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- material-extraction-gestalt-and-overload
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- dimensional-reduction-production-line
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source_basis:
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- 01-topic-map.md
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- 02-material-routing-log.md
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- invocations/broad-fidelity-workers/R02/returned-output.md
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- invocations/broad-fidelity-workers/R03/returned-output.md
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||
- invocations/broad-fidelity-workers/R04/returned-output.md
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integration_mode: main_session_integration_from_worker_outputs
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primary_source_re_read: false
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model_asset: false
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article_outline: false
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# 实践案例层
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## 1. Topic Role
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实践案例层提供 `复杂度放置门` 的证据，不是三个平级父主题。
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```text
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深度创作流程 / 素材提炼 / 降维输出
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= 用户 AI 开发方法论的实践样本、压力测试场和案例证据。
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```
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## 2. Source Material Layer
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### Primary Routed Units
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```yaml
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writing-review-execution-authenticity:
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- R02-U01
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- R02-U07
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||
material-extraction-gestalt-and-overload:
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||
- R01-U02
|
||
- R01-U04
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||
- R02-U05
|
||
- R02-U09
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||
dimensional-reduction-production-line:
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||
- R03-U01
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||
- R03-U06
|
||
- R03-U07
|
||
- R03-U14
|
||
- R03-U16
|
||
```
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### Cross-Linked Units
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```yaml
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execution_authenticity:
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||
- R02-U03
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||
- R02-U04
|
||
- R02-U08
|
||
- R03-U11
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||
context_compiler:
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||
- R02-U02
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||
- R03-U13
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||
scope_and_stop:
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||
- R02-U15
|
||
- R03-U12
|
||
- R03-U15
|
||
article_material:
|
||
- R02-U16
|
||
- R03-U02
|
||
- R03-U04
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||
- R03-U18
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```
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## 3. Reusable Material Units
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### 3.1 写作评审流程：像真的但不是真的
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关键问题不是目录、Agent 或协议太多，而是文件结构完整但关键执行边界是假的。主会话模拟多名 canonical reviewer，会破坏独立视角、调用证据和 synthesis 可信度。
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可复用材料：
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- `dispatch-pack.md` 只是任务说明，不等于 canonical prompt。
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- 没有 prompt-to-send / invocation record / returned-output 的 report 不能进入正式 synthesis。
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- `simulation-only` 和 `excluded-from-synthesis` 不是繁文缛节，而是防止伪执行污染正式材料。
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### 3.2 素材提炼流程：真的但太贵
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Chunk-first 的风险是让局部真实冒充整体结构。Whole-source gestalt 修复了结构保真问题，但完整 Full Runtime 如果默认用于单篇材料，会带来治理过载。
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可复用材料：
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- Coherent long source 需要先整体画像，再分段。
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- `source-map`、`topic-map`、`routing-log`、topic docs、coverage audit 都有价值，但不应自动全开。
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- Stop Rule 要防止流程继续生产中间物，而不是继续证明自己有多完整。
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### 3.3 降维输出流程：生产线型 MVP
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降维输出不是本 run 的独立 topic，也不创建 video-workbench。它在本材料中作为生产线型 MVP 案例：
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- 阶段边界清楚。
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- 产物更容易验收。
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- 低判断高摩擦环节多。
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- 核心判断仍由人类保留。
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可复用表述：
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```text
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深度创作像实验室，降维输出像生产线。先让生产线吃掉机械、格式、素材和试错成本，再保守协议化最深判断流程。
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```
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## 4. Anti-Scope
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不要：
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- 把三个实践案例升为独立父主题。
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- 把写作评审失败写成“多 Agent 太复杂”。
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- 把素材提炼流程写成“whole-source gestalt 不值得”。
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- 为降维输出创建 video-workbench topic。
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- 创建文章提纲或视频 runbook。
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## 5. Downstream Use
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```yaml
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article_8_material:
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- 第一次像真的但不是真的
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- 第二次真的但太贵
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- 实验室 vs 生产线
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hifi_patch_material:
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- 执行真实性
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- 默认轻量
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- 证据驱动升级
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- 停止权
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handbook_material:
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- Invocation Packet
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||
- Simulation Labeling
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- Mode Selector
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||
- Stop Rule
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```
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