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）。
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kai
@@ -81,11 +81,53 @@ description: 证据矩阵规范。规定每条核心结论必须有对应的证
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- 处理建议：保留并注明争议 / 修改措辞 / 删除
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<!-- 如有重大挑战 -->
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🚨 CRITICAL：<说明>
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CRITICAL: <说明>
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```
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## 正文中反方证据段落的写作规范（v0.8 新）
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### 标题必须观点化，不能叫 "反驳证据 / Counter-Evidence"
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**问题诊断**：v0.7 发现每章末尾 dr-analyst 会机械地写 `## 反驳证据`，标题重复而空洞，读者看了没有信息增益。
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**新规则**：正文反方证据段落的标题必须：
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1. **用二级 H2 或三级 H3 标题**（统一层级，禁止用加粗段冒充标题）
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2. **包含具体判断**，不要用"反驳证据" / "反方证据" / "Counter-Evidence" 这种模板化命名
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3. 至少要回答：**"对前述论点的哪一方面提出了什么挑战？"**
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### 可接受的命名示例
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| ✗ 不推荐 | ✓ 推荐 |
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| 反驳证据 | 另一种声音：管线虚胖还是真实进展？ |
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| Counter-Evidence | 需要补充判断的副作用：汇聚偶联收率可能被高估 |
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| 反方观点 | 反例：Codexis ECO 并非所有情境都优于 SPOS |
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| Counter Arguments | 值得警惕的数据：临床前到 IND 的衰减率 |
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### 段落结构模板（推荐）
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```markdown
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## <观点化标题>
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虽然上文论证了 <核心观点>，但以下证据提示需要**有限度地**接受这一判断：
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1. **<反方论点 1>**：<具体数据或案例> [src_xxx]。影响评估：<说明>
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2. **<反方论点 2>**：<具体数据或案例> [src_xxx]。影响评估：<说明>
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综合而言，核心结论仍成立，但需在 <某个具体维度> 上留出缓冲。
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```
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### 禁止的写法
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- 单独用 **加粗段** 冒充反方证据标题（`**反方证据：** ...`）
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- 反方证据后不做整合判断，只是堆数据
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- 在每个小节末尾都加反方证据（只在章末加一次即可；若小节级别有重大挑战，写在小节正文里即可）
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## 置信度分级标准
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| 置信度 | 条件 | 正文处理方式 |
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@@ -82,39 +82,74 @@ description: 生物医药深度研究的统一检索策略。规定信源优先
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## 三、API 调用顺序（技术栈）
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## 三、API 调用顺序（技术栈，v0.8 更新）
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**按"查询类型"路由到最合适的 API**，而不是一律走通用搜索。
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┌─────────────────────────────────────────────┐
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│ Phase 1 初扫（dr-searcher 用） │
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│ ├── tavily (MCP) — 快速宽扫 │
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│ ├── brave (MCP) — 交叉验证 │
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│ └── exa (MCP) — neural search │
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│ │
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│ Phase 2 深研（dr-analyst 用） │
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│ ├── pubmed esearch/efetch (bash+curl) │
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│ ├── clinicaltrials.gov API (bash+curl) │
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│ ├── openfda API (bash+curl) │
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│ ├── patentsview / google patents (bash) │
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│ └── + Phase 1 的 3 个 MCP 继续用 │
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│ │
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│ Phase 2 反验（dr-verifier 用） │
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│ └── 与 analyst 相同但查反向关键词 │
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└─────────────────────────────────────────────┘
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┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 查询类型 首选 备选 │
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├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ 专利 Serper Patents Google Patents 爬页 │
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│ (site:patents.google.com) │
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│ │
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│ 学术论文 Serper Scholar PubMed E-utils │
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│ (带引用数/年份/期刊) (原始数据库) │
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│ │
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│ 新闻 / 行业动态 Serper News Tavily │
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│ (时效性敏感) │
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│ │
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│ 临床试验 ClinicalTrials.gov ChiCTR │
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│ (原始 API) │
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│ │
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│ 监管公告 openFDA / FDA 搜索 EMA / NMPA 官网 │
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│ │
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│ 公司/机构识别 Exa Tavily │
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│ (LinkedIn/官网召回强) │
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│ │
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│ 通用网页 Exa Tavily / Brave │
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└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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### Tavily MCP 调用模板
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### Serper（google.serper.dev）使用模板
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**专利检索**：
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```python
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from scripts.lib.search_client import SearchClient
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with SearchClient() as c:
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hits = c.patents("dual-target siRNA GalNAc", num_results=10)
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```
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**学术论文**：
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```python
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hits = c.scholar("dual-target RNAi 2024", num_results=10, year_low=2023)
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# hits[i].snippet 里包含引用数和期刊信息
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```
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**新闻（时效性）**：
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```python
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hits = c.news("Arrowhead ARO-DIMER-PA clinical trial", time_range="w") # 最近一周
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```
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### Tavily MCP 调用模板（通用网页 - Phase 1 初扫）
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```
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工具名：tavily_search
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参数：
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query: "<关键词>"
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search_depth: "advanced" # 默认 basic，深度研究用 advanced
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search_depth: "advanced"
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max_results: 10
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include_domains: ["pubmed.ncbi.nlm.nih.gov", "nejm.org", "lancet.com"] # 锁 Tier 1
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exclude_domains: ["baijiahao.baidu.com", "toutiao.com"] # 排黑名单
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time_range: "year" # 或 "month"
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include_domains: ["pubmed.ncbi.nlm.nih.gov", "nejm.org", "lancet.com"]
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exclude_domains: ["baijiahao.baidu.com", "toutiao.com"]
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time_range: "year"
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```
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### 何时用哪个
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- **专利相关问题**（"谁拥有技术 X"、"FTO 自由度分析"）→ `c.patents()`，**永远先走 Google Patents**
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- **需要引用数排序的论文**（"找影响力最大的 N 篇"）→ `c.scholar()`
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- **近期新闻**（"2025 年 Q4 交易"、"上月 IND 批准"）→ `c.news(..., time_range="m")`
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- **快速概念验证 / 术语理解** → `c.search()`（通用）
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### PubMed E-utils（bash 调用示例）
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```bash
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# 1. esearch 拿 PMID 列表
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Reference in New Issue
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