Ara Rigor Review

SOP: Run the external ARA rigor-reviewer (Seal Level 2, six-dimension semantic review) over ../ara/ and pass its level2_report.json to the user

yogsoth-ai Updated

File contents

SOP: ARA Rigor Review

Key question: 这份 ARA 的认识论严谨度如何?逻辑弧在结构上闭合了吗?

Preflight

先确认外部 rigor-reviewer skill 可 load。不可用则提示安装并停下

Procedure

  1. 跑 Level 2:Skill load rigor-reviewer,传 <artifact_dir> = ../ara/。 它对 ARA 跑六维语义审查(全是要读懂 + 推理的语义检查,不是结构校验):

    • D1 Evidence Relevance — 证据是否在实质上支撑每条 claim;
    • D2 Falsifiability Quality — 证伪标准是否有意义、可操作、范围合适;
    • D3 Scope Calibration — claim 是否恰好断言其证据所支撑的,不多不少;
    • D4 Argument Coherence — 是否从 problem→solution→evidence 逻辑闭合;
    • D5 Exploration Integrity — exploration tree 是否记录了真实研究过程(含失败);
    • D6 Methodological Rigor — 实验设计/baseline/ablation/报告是否到位。
  2. 产物:rigor-reviewer 在 artifact 根目录写 level2_report.json (每维 1–5 分 + strengths/weaknesses/suggestions + severity 排序 findings + overall grade + 给作者的问题)。

  3. D5 低分不是错误,是"探索素材不足"信号。 透传给用户,由用户决定是否回 context-exploring 补打捞过程线。本 SOP 不自动循环。

注意:rigor-reviewer 的 D1–D6 是 ARA 自己的维度,与 DARE 的 D1–D5 评判 标准是两套东西,不要混。本 SOP 只透传 ARA 的报告,不施加 DARE 的 D1–D5。

Output

ara/level2_report.json + 一句话总结(grade + 最该关注的 finding),交付用户。

yogsoth-ai/de-anthropocentric-research-engine/tree/main/skills/ara-rigor-review commit 9492e2fb37

Frequently asked questions

npx skillmds@latest add yogsoth-ai/ara-rigor-review