v0.8: Serper 集成 + H1 章节标题双行居中 + 反方证据观点化 + 术语核查命令

新增：Google 系检索（SerpAPI → Serper.dev）

- scripts/lib/serper_client.py：封装 serper.dev 的 Google Search / Scholar / News / Patents
- 专利检索用 site:patents.google.com 技巧，serper.dev 没专用 endpoint 但效果很好
- Scholar 带引用数、年份、期刊信息，便于权威信源识别
- News 支持 time_range（d/w/m/y）时效性过滤

- scripts/lib/search_client.py 扩展为多路由门面：
  - search() 通用：Exa → Tavily
  - patents() 专利：Serper（Google Patents）→ 通用搜索 + site: 兜底
  - scholar() 论文：Serper Scholar → 通用搜索兜底
  - news() 新闻：Serper News → 通用搜索兜底
- 所有 httpx 客户端 trust_env=False，绕过系统 socks5 代理（v0.6 修过的 TLS EOF）

- .opencode/skills/search-strategy/SKILL.md §三重写：按查询类型路由，明确何时用哪个 API

H1 章节标题：两行居中 + 装饰横线

- 新增 ParagraphStyle: h1-chapter-num / h1-chapter-title
- 新增 parse_chapter_title() 支持中文/阿拉伯/混合空格章号：
  "第一章" / "第 9 章" / "第6章" / "Chapter 1" 全覆盖
- 分隔符支持: em dash — / en dash – / - / : / ：
- 新增 build_chapter_header()：章号小字居中 + 章名大字深蓝居中 + HRFlowable 3cm 装饰线
- 只对正文章节（_title_kind == "chapter"）启用；前置件（免责声明/执行摘要/术语表/目录）
  仍用单行 h1 样式

反方证据段规范化（用户反馈 v0.7 问题 #5）

- skill:evidence-table 新增 §"正文中反方证据段落的写作规范"：
  - 禁止机械标题"反驳证据" / "Counter-Evidence" / "反方观点"
  - 必须观点化，包含具体判断（如"另一种声音：管线虚胖还是真实进展？"）
  - 用 H2 或 H3，禁止加粗段冒充标题
  - 给出段落结构模板（1-2 句过渡 → 列表型反方论点 → 整合判断）
- dr-analyst.md Hard Rules #3 改为引用该规范

术语表事实核查前置（新 command /dr-glossary）

- 新增 .opencode/commands/dr-glossary.md，支持 --from phase1|phase2|phase4 三个时机
- Phase 1 末 / Phase 2 初：从 framework.md 抽取专有名词种子表，在 dr-analyst 起草前
  预先核查公司名/产品名/技术名拼写，避免编造错误（Mabwell → Maywavee 这类）
- Phase 4：维持当前用法，对 glossary.json 全量核查

实测：dual-target-rnai-pipeline-2026 重生 PDF 55 页，所有 10 章标题双行居中正确渲染
（第一章/第二章/... 第十章 / 第 6 章 / 第 9 章 多种形式都识别）。

.opencode/commands/dr-glossary.md

@@ -0,0 +1,60 @@
+---
+description: 术语表事实核查。用法 /dr-glossary [slug] [--from phase1|phase2|phase4]。用 Haiku + Serper/Exa 核查每个术语的英文全称和中文译名，识别拼写错误与误译。可在 Phase 2 前或 Phase 4 中运行。
+agent: dr-pm
+---
+
+你是 dr-pm（项目经理），用户执行了 `/dr-glossary $ARGUMENTS`。
+
+## 何时运行
+
+术语核查可以在三个时机运行，意义不同：
+
+- **Phase 1 末 / Phase 2 初**：基于 framework.md 抽取的关键术语（公司/产品/技术名）预先建表，供 dr-analyst 查阅，避免在章节起草阶段就编造拼写错误（Mabwell 拼成 Maywavee 这种）。
+- **Phase 2 中**：对 dr-analyst 产出的 ch01-chN.md 里出现的所有专有名词做核查。
+- **Phase 4**：对 translate.py 累积的 glossary.json 做核查（当前默认时机）。
+
+## 执行步骤
+
+### Step 1: 定位项目 + 解析模式
+
+```bash
+slug="$ARGUMENTS"
+# 默认 slug 从最近修改时间选；默认阶段 phase4
+```
+
+### Step 2: 准备术语种子列表
+
+根据阶段选择输入：
+
+- `--from phase1`：从 `projects/<slug>/phase1/framework.md` 抽取所有 H2/H3 标题 + 表格中的英文机构名、技术名、药物名。保存到 `projects/<slug>/phase2/terms.txt`（一行一个）。
+- `--from phase2`：从 `projects/<slug>/phase2/drafts/*.md` 抽取所有高频英文专有名词（首字母大写、不在常见词词典）。
+- `--from phase4`（默认）：直接用 `projects/<slug>/phase4/glossary.json`。
+
+### Step 3: 调用 build_glossary.py
+
+```bash
+uv run python scripts/build_glossary.py <slug> --workers 4 \
+    --input <输入 glossary 或 terms.txt>
+```
+
+观察输出，关注：
+- `[✓]` high confidence（自动可信）
+- `[~]` medium（人工复核）
+- `[?]` low confidence（必须复核）
+- `⚠ issue` 字段非空的（通常是拼写错误或误译）
+
+### Step 4: 汇报 + 建议下一步
+
+向用户展示：
+- 核查的术语数
+- 发现的错误数（按严重度分级：拼写错误 / 译名错误 / 低置信度）
+- 具体错误清单（前 10 条）
+- 建议：
+  - 如果在 Phase 2 前 → 把 glossary.json 交给 dr-analyst 作为参考
+  - 如果在 Phase 4 → 跑 `uv run python scripts/apply_glossary.py <slug>` 把修正回塗到正文
+
+## 注意事项
+
+- build_glossary 需要网络访问，Serper 和 Exa 都需要代理。如遇 SSL EOF，降 `--workers 3`。
+- Haiku 对极专业或极新兴术语（如 "muRNA", "SBS linker"）的判断可能不准，低置信度的条目必须人工复核。
+- 别对通用缩写（PDE/ASGPR/LNP）作自动替换——apply_glossary 已有黑名单，但核查结果在 glossary.json 里仍会体现。