- Split dr-chief-editor (Phase 3 read-only) vs new dr-editor-in-chief (Opus, Phase 4 lead) - New dr-translator (en->zh) and new humanizer-cn / output-hygiene / en-zh-translation skills - Switch to English working language (Phase 2-3), final Chinese translation (Phase 4) - /dr-init: add report title proposals + word budget mode - /dr-frame: bilingual framework - /dr-finalize: new chain editor->translator->polisher->reporter - report-template.py: widows/orphans/keepWithNext, 3-color hierarchy, confidentiality banner - dr-reporter: mandatory citations backfill + output hygiene check - dr-pm: batch-level context compression via manifest.batches_summary - mckinsey-method: SCQA only for Executive Summary + chapter intros (no explicit labels) - length-budget: 4 word-budget modes + en/zh 1:1.4 ratio
5.3 KiB
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name, description
| name | description |
|---|---|
| length-budget | 报告字数预算分配与执行校验。支持 4 种字数模式(自动/简明/详细/深度),英中互换规则(英文词数 ≈ 中文字数 × 0.7),章节配额算法与补写策略。Phase 1 用于设定预算,Phase 2/4 用于自检。 |
字数预算系统
一、四种字数模式(Phase 1 访谈时选择)
用户在 /dr-init 访谈时选定其中一种,写入 manifest.word_budget_mode:
| 模式 | 中文字数目标 | 英文词数目标 | 章节数 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
auto |
按类型默认 | 按类型默认 | 8-12 | 不明确时默认 |
concise |
8,000-12,000 | 5,600-8,400 | 6-8 | 高管一阅即过 |
detailed |
20,000-35,000 | 14,000-24,500 | 10-12 | 标准专业报告 |
deep |
50,000-80,000 | 35,000-56,000 | 12-15 | 深度研究/行业专著 |
auto 模式的默认字数(按报告类型):
| 报告类型 | 中文字数 | 英文词数 | 章节数 |
|---|---|---|---|
| 综述 | 12,000 | 8,400 | 8-10 |
| 研究 | 35,000 | 24,500 | 10-12 |
| 投资 | 22,000 | 15,400 | 10-12 |
| 管理/工艺 | 18,000 | 12,600 | 9-11 |
字数只是参考,以把问题讲清楚为第一优先。过少则内容单薄,过多则注水。目标区间±20% 内都可接受。
二、英文-中文字数换算
核心换算率:1 个英文词 ≈ 1.4-1.5 个中文字
Phase 2 产出英文,Phase 4 翻译为中文后字数会自然膨胀约 40%。预算时:
- Phase 2 英文稿:按英文词数目标 × 1.0 写
- Phase 4 中文稿:英文词数 × 1.4 应落在中文字数目标的 ±15% 内
自动换算工具:
def en_words_to_zh_chars(en_words: int) -> int:
return int(en_words * 1.4)
def zh_chars_to_en_words(zh_chars: int) -> int:
return int(zh_chars / 1.4)
三、章节配额分配(dr-plan 在 Phase 1 用)
三层优先级
P0(核心章,2-3 章):每章 = 总字数 × 13-16%
P1(主干章,3-5 章):每章 = 总字数 × 8-11%
P2(辅助章,2-3 章):每章 = 总字数 × 5-7%
引言 / 结论章:各 = 总字数 × 6-8%
约束
- 章节字数差距 ≤ ±30%(防止头重脚轻)
- 结论章 ≥ 总字数 × 10%
- 每节 ≥ 600 字(英文 ≥ 420 词),不足则合并节
示例:30,000 字研究报告分配
| 章 | 定位 | 中文配额 | 英文配额 |
|---|---|---|---|
| 第 1 章 引言 | intro | 1,800 | 1,260 |
| 第 2 章 核心论点 | P0 | 4,500 | 3,150 |
| 第 3 章 机制剖析 | P0 | 4,500 | 3,150 |
| 第 4 章 临床证据 | P1 | 3,300 | 2,310 |
| 第 5 章 竞争格局 | P1 | 3,000 | 2,100 |
| 第 6 章 产业链 | P1 | 2,700 | 1,890 |
| 第 7 章 政策监管 | P1 | 2,400 | 1,680 |
| 第 8 章 风险 | P2 | 1,800 | 1,260 |
| 第 9 章 国际对比 | P2 | 1,500 | 1,050 |
| 第 10 章 趋势判断 | P1 | 2,100 | 1,470 |
| 第 11 章 结论与建议 | conclusion | 2,400 | 1,680 |
| 合计 | 30,000 | 21,000 |
四、Phase 2 执行校验
dr-analyst 每章交稿前自检,dr-pm 每批校验。
英文字数统计
# 英文词数
wc -w projects/<slug>/phase2/drafts/chXX.md
中文字数统计(未来用)
def count_chinese_words(text: str) -> int:
import re
cn = sum(1 for c in text if '\u4e00' <= c <= '\u9fff')
text_no_cn = re.sub(r'[\u4e00-\u9fff]', ' ', text)
en = len(re.findall(r"[A-Za-z]+(?:[-'][A-Za-z]+)*", text_no_cn))
return cn + en
校验逻辑
1. 读 chXX.md 统计英文词数
2. 对照 framework 中该章配额
3. 判断:
实际/配额 < 0.7 → 不合格,继续挖掘证据补写
0.7 ≤ 比值 < 0.85 → 警告,建议补足
0.85 ≤ 比值 ≤ 1.3 → 合格
比值 > 1.3 → 超纲,考虑精简或拆分
五、字数不足的正确补救路径
绝对禁止为凑数注水("在此背景下"、"随着...的不断发展"等空话)。字数不足的应对顺序:
- 检查证据覆盖:该章观点是否有 ≥2 独立 Tier 1-2 信源?若无 → 检索补证据
- 展开数据细节:把表格里的数字展开成文字分析(趋势、拐点、对比)
- 增加案例:用 1-2 个具体公司/产品案例佐证抽象观点
- 补反方证据:把反方证据段落写详细(500-800 字)
- 延伸推论:对核心判断做"若成立则..."和"若不成立则..."分支
- 国际对比:若原文只讲中国,加一段国际对比
六、manifest 字段规范
{
"word_budget_mode": "detailed",
"target_words_zh": 30000,
"target_words_en": 21000,
"min_words_zh": 24000,
"chapter_quotas_en": [
{"index": 1, "title": "...", "en_words": 1260, "priority": "intro"},
{"index": 2, "title": "...", "en_words": 3150, "priority": "P0"}
]
}
七、Phase 4 翻译后中文字数校验
翻译完成后:
- 读 final_zh.md,按中英混排规则统计字数
- 对照 manifest.target_words_zh
- 落在 ±15% 区间内 → 合格
- 不合格 → dr-polisher 在润色时适度扩展/压缩
八、硬规则
- ✅ auto 模式按类型默认,其他模式按用户选择
- ✅ 章节字数差距 ≤ ±30%
- ✅ 结论章 ≥ 全文 10%
- ✅ Phase 2 英文稿每章自检,不足 70% 配额必须补
- ✅ Phase 4 中文稿整体字数校验在 ±15% 内
- ❌ 禁止为凑数注水(AI 套话、重复表述)
- ❌ 禁止对字数"打折"交稿