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T

dela a4017ad44d feat: make SuperPaper the family parent of superfig and supertensor

House the two figure toolkits as git submodules under SuperPaper.
The parent owns paper-note orchestration; children keep their own
history, macros, and lint. DESIGN.md is the family contract.

2026-08-17 09:41:42 +08:00

93 KiB

Raw Blame History

Superpaper Family：论文笔记编排层与推导图工具包

字段	值
Title	Superpaper Family：论文脉络 / 推导 / 出图分层设计
Author	TBD
Date	2026-08-17
Status	Final
Audience	将在 `/home/carry/myprj/tools/skills/` 落地 `superpaper/`（及后续 `superderive/`）的工程师与 agent
Companion	`superfig/`、`supertensor/`、`wdkns-skills/skills/youtube-render-pdf/`

Overview

用户要的三件事——文章脉络梳理、公式推导、抽象公式图像化——不是「再画一种图」，而是一层读论文 / 写讲义的编排问题，外加一类尚未存在的逐步代数图。现有 superfig 的契约是「一条 paper claim → 一张 dense、slide-ready 的节点/边图」（见 superfig/SKILL.md）；supertensor 的契约是「一条张量计算路径 → 一张形状对齐的 face 图」（见 supertensor/SKILL.md）。把笔记编排、符号表、引理依赖、逐步改写塞进 superfig.sty，会同时破坏两边已经用 lint-on-warning 钉死的图尺度不变量（一图一个 \sfcallout、\sftopformula 必须在最后 \sfrowend 之后、每图 ≤4 个活跃色相）。

本设计按 superfig / supertensor 已经验证过的 sibling 分层 落一套 family，而不是升级某一个 .sty：

superpaper          NEW（v1）：读论文 / 笔记编排 skill（文档层）
  ├─ 脉络: claims, definitions, assumptions, lemma dependencies, symbol table
  ├─ 推导链: 哪些代数步骤必须在笔记里展开
  └─ 委派出图
        ├─ superfig        EXISTING：architecture / pipeline / state / dependency
        ├─ supertensor     EXISTING：shape-aligned tensor formula figures
        └─ superderive     NEW（phase 2）：stepwise algebraic derivation figures

superpaper 是论文侧的 youtube-render-pdf：输入一篇论文，输出结构化中文 .tex 笔记 + 编译 PDF。它不生长 superfig.sty。所谓「抽象公式图像化」在 v1 是一个 figure router（决策表 + 委派契约），不是第三套绘图引擎。逐步改写图留给 phase 2 的 superderive；v1 笔记用 align / aligned 顶上。

Background & Motivation

当前状态

仓库里已经有两套 figure toolkit sibling，形状几乎同构：

	`superfig/`	`supertensor/`
入口	`SKILL.md`（瘦；细节在 `references/`）	同
宏包	`assets/superfig.sty`，`\sf*`	`assets/supertensor.sty`，`\st*`
原语	`\sfnode` `\sfconn` `\sfarrow` `\sfgroup` `\sfcallout` `\sfmeaningbox`	`\stface` `\stdim` `\ststack` `\stindexface` `\stlink` `\stcomm`
工作流	preflight → 收成一条 claim → semantics ledger → 选最小语法 → `build.sh`	同，但 ledger 是 shape & semantics + geometry
构建纪律	`Missing character` / overfull / `Package superfig Warning` = 失败	同，包名换成 `supertensor`
交付物	PNG 预览 + 一段 mechanism 说明 + `.tex` + PDF/SVG	同
明确不做	张量形状、数值绘图	无形状的架构框图、数值绘图

House style 是复制而非抽取的：muted palette #4F8FA5 / #EE995B / #C95B5B / #8A74B5 / #85898F，一 role 一色，≤4 活跃色相 + gray。supertensor/README.md Provenance 写明它抽自 wdkns-skills/skills/tensor-formula-viz/，后者保持不动。

文档/编排层的现成类比是 wdkns-skills/skills/youtube-render-pdf/（及 bilibili-render-pdf/）：

教学序列：动机 → 想法 → 机制 → 证据 → takeaway
公式规则：先中文讲清楚 → display math → 扁平符号表
盒子：importantbox / knowledgebox / warningbox（定义在 assets/notes-template.tex）
可视化委派：TikZ 或 matplotlib，skill 自己不拥有图原语
长视频切段 + outline / writers / figure / consistency 多 agent（见 wdkns-skills/README.md「subagents 的触发」）
召回不足的缓解：独立 reviewer 对照源材料查漏

wdkns-skills/templates/writing/readme.md 把写作当成 structure（骨架）+ contents（血肉），并指向 paper-slides 前作。这和「先 ledger 再写笔记」是同一条纪律。

痛点

图层错位。 脉络是跨章节的 claim / 假设 / 符号生命周期问题；superfig 的 lint（scripts/lint.py：一图一个 callout、formula 不得出现在最后一行之前、禁止 raw \draw）是为 standalone 一页图 写的。把 15 页笔记塞进这套规则，只可能有两种结果：要么放松 lint（明确非目标），要么笔记根本编不过。
原语错位。 「逐步消去 / 代入」不是 node/edge，也不是 tensor face。硬用 \sfnode 表示一行等式，会画出一张编译干净、看起来整齐、教错东西的图——这正是 superfig/references/antipatterns.md 和 supertensor 存在的理由。
出图引擎错位。 「把抽象公式变成图」在本仓库里已经分裂成两种合法引擎。缺的是路由，不是第三种「什么都能画」的宏。
没有论文侧的 ledger。 superfig 要求画之前先有 nodes/edges/groups ledger；supertensor 要求 shape & geometry ledger。论文笔记今天没有对应物，于是符号漂移、漏 claim、图和正文各说各话——这是 youtube-render-pdf 用 consistency agent + 事后 reviewer 在视频域打过的同一类仗。

为何现在做

产品决策已定：不要塞进 superfig；按层拆，对齐现有 sibling 模式。 仓库里 superfig/ 与 supertensor/ 的目录形状、SKILL.md 瘦身方式、scripts/{preflight.sh,lint.py,build.sh,test.sh} 四件套已经足够当脚手架模板。youtube-render-pdf 提供文档层教学契约。缺的是一份足够具体、第一张 PR 不用再发明产品决策的设计。

Goals & Non-Goals

Goals

v1 落地 superpaper/：agent skill + 笔记模板 + ledger schema + 可执行 figure router + 笔记构建/一致性 lint。输入一篇论文（PDF / arXiv / 本地 tex / 摘录），输出结构化中文笔记 .tex + PDF。
Ledger-first：先写 claims / definitions / assumptions / symbols / derivation chains / figure plan，再写正文、再委派出图。Ledger 是 machine-checkable 的单一事实源。
路由而非绘制：按决策表把每张计划中的图交给 superfig、supertensor、（v2）superderive、screenshot / matplotlib，或 none（纯公式）。
委派契约可执行：figure agent 收到的 request 文件能直接当 sibling skill 的输入；交付物与 superfig/SKILL.md「Output」一节同构。
零改动 sibling 契约（v1）：不改 superfig.sty / supertensor.sty / 它们的 lint 规则 / wdkns-skills/。
v2 规格写清：superderive 的视觉语法、宏草图、与 align 的分界，足以单独开 PR，不必再做产品讨论。

Non-Goals

不把 superfig 变成笔记器、证明助手或厨房水槽宏包。
不合并 superfig 与 supertensor。
v1 不抽取共享 superstyle 包。现有两套已经复制 palette；现在抽取比再复制一次更贵。
不实现数值绘图引擎（loss / bar / scatter 出家族，见路由表）。
不原地改 wdkns-skills；新工作只出现在 /home/carry/myprj/tools/skills/ 的 sibling 目录。
不把 superfig 的图尺度 lint（一 callout、formula 顺序、4 色相）「升级」成文档尺度规则。
不做多篇论文对比、文献综述自动生成、论文 PDF 重排版、或论文原文的 TeX 再发布。
不做交互式证明助手（Lean/Isabelle）；推导链是教学展开，不是形式化核验。
不把 arXiv 源码拿来编译（可读、可抄符号，不执行）。

Proposed Design

家族分层与数据流

flowchart TB
  subgraph sources [Input]
    PDF[Local PDF]
    ARX[arXiv id]
    TEX[Local tex]
    EX[Excerpt / markdown]
  end

  subgraph sp [superpaper — document layer]
    ING[ingest.sh]
    LED[ledger.yaml]
    OUTL[outline.md]
    NOTES[notes.tex]
    REQ[figures/Fid.request.md]
    LINT[lint.py]
    NBUILD[scripts/build.sh]
  end

  subgraph fig [figure siblings — standalone layer]
    SF[superfig]
    ST[supertensor]
    SD[superderive v2]
    SC[screenshot / matplotlib]
  end

  PDF --> ING
  ARX --> ING
  TEX --> ING
  EX --> ING
  ING --> LED
  LED --> OUTL
  LED --> NOTES
  LED --> REQ
  REQ --> SF
  REQ --> ST
  REQ --> SD
  REQ --> SC
  SF -->|PDF vector| NOTES
  ST -->|PDF vector| NOTES
  SD -->|PDF vector| NOTES
  SC -->|PDF/PNG + 出处脚注| NOTES
  NOTES --> LINT
  LED --> LINT
  LINT --> NBUILD
  NBUILD --> PDFN[notes.pdf]

两条硬边界：

笔记文档不 \usepackage{superfig} / supertensor。 它们的 \documentclass{standalone} + 图尺度 lint 与 article 笔记互斥。委派产物以 PDF 向量 \includegraphics 嵌入（与 youtube-render-pdf 对外生图「export pdf, include」的约定一致，见该 SKILL「Visualization」）。
图尺度不变量仍由 sibling build.sh 执行。 superpaper 的 lint.py 管 ledger 完整性、claim 覆盖、符号表、toolkit 枚举、禁止把 .sty 拉进笔记；不管 callout 预算和 4 色相。

Layer 1 — `superpaper`（先做）

1. 输入契约

v1 范围内的源（按信息质量降序）：

`source.kind`	用户怎么给	ingest 做什么	质量含义
`tex`	本地 `.tex` / 工程目录	复制到 `source/tex/`；不编译	符号与公式最佳
`arxiv`	`1706.03762` 或 `arxiv.org/abs/...`	校验 id；拉 PDF；尽力拉 e-print（tar），只解包阅读	PDF 保底 + 可能有源码
`pdf`	本地 PDF 路径	复制到 `source/paper.pdf`	正文靠 `pdftotext` + 页渲染
`excerpt`	粘贴 / `.md` / 选段	写入 `source/excerpt.md`	`coverage.mode = excerpt`，不假装读完全文
`markdown`	已有笔记 / HTML dump	复制为 `source/excerpt.md`	同 excerpt

arXiv id 校验（防 shell 注入）：

^(ar[Xx]iv:)?(\d{4}\.\d{4,5}(v\d+)?|[a-z-]+/\d{7})$

下载：

PDF：https://arxiv.org/pdf/<id>.pdf（失败则 export.arxiv.org）
e-print（可选、best-effort）：https://arxiv.org/e-print/<id> → source/eprint/。禁止对解出的 TeX 跑 latex。只当符号/公式的高信息文本。

明确不在 v1： 付费出版社 HTML 抓取、扫描件 OCR 当主路径、视频论文（走 youtube-render-pdf）、ar5iv HTML。扫描件若 pdftotext 几乎为空：标 degraded: scanned，进入页渲染视觉模式（对标 bilibili-render-pdf 的 visual-only），并在交付里说出口。

论文里已有图/表怎么处理（相对重绘）：

ingest 后 outline agent 必须给每一张源图 / 主表打标签，写入 ledger.yaml 的 source_assets[] 与/或 figures[]：

`handling`	何时	笔记里长什么样
`redraw-superfig`	架构、流水线、数据流、状态、依赖、「谁吃谁」	委派 `superfig`；caption 写「重绘自论文 Figure N」
`redraw-supertensor`	轴、形状、转置、broadcast、gather、shard、收缩	委派 `supertensor`
`redraw-superderive`	必须被看见的逐步改写（v2；v1 降级为 `align`）	v1：`align`；v2：委派 `superderive`
`screenshot`	数值曲线、照片、复杂实验装置、UI	`pdftoppm -r 200` 该页（+ 可选 `crop_bbox`）；出处脚注
`matplotlib`	用户明确要求重画数值图	族外脚本；导出 PDF 再嵌入
`omit`	装饰、重复、无教学价值	ledger 记原因，不进笔记

规则：

不要把论文每一张图都截进笔记。按教学需要选，对标 youtube-render-pdf「Select figures by necessity」。
架构类图优先重绘，不要截原图——原图常常违反 house style，且无法进入 sibling 的语义审计。
数值图不要用 superfig 假装；路由到 screenshot 或 matplotlib，并在笔记里说「本家族不出数值图」。
出处脚注是视频时间戳的论文对应物：论文 Figure 2，§4.1，p.7。重绘图同样要写源 Figure 编号。
理解源图必须看页渲染（pdftoppm），不要只靠 caption 文本猜内容。对标 youtube skill 的 view image 纪律，禁止用 tesseract 代替看图。

页预算与切段（对标长视频策略；与 §7 单/多 agent 表同一套谓词）：

条件	策略
必须拆 writer/figure agent：正文 > 12 页，或论文顶层节 > 4，或计划重绘图 ≥ 2，或用户显式 spawn	按 `outline.md` 的讲义节并行（不是按 PDF 页序）
否则单 agent（含 excerpt、以及 9–12 页 ∧ 顶层节 ≤ 4 ∧ 重绘图 ≤ 1）	一遍写完
正文 > 40 页（综述 / 教材）	默认只做用户点名的节 + 引言/结论；否则先问范围。禁止单次塞完整 40 页

附录默认跳过，写入 coverage.sections_skipped。用户点名再纳入。

工作目录（唯一根；所有脚本吃 --work <work>）：

<work>/                        # 默认 ./work/<paper-id>/
  source/
    meta.yaml                  # kind, arxiv, pages, sha256
    paper.pdf
    paper.txt                  # pdftotext -layout
    pages/pg-001.png           # 一律三位：ingest 把 pdftoppm 输出重命名为 pg-%03d.png
    eprint/                    # 可选
    tex/                       # 可选
    excerpt.md                 # excerpt / markdown
  ledger.yaml                  # SSOT（始终在 <work>/ 根，不在 notes/）
  outline.md
  notes/
    notes.tex                  # 主文件；cwd 编译；\input{sections/sec-01.tex}
    sections/sec-01.tex
    sections/symbols.tex       # render_ledger.py --work 写入此处
    figures/
      F1/
        F1.request.md
        F1.tex
        F1-mechanism.md
        build/F1.{pdf,svg,png} # sibling 向量产物
        orig.png               # 仅 screenshot
        plot.py                # 仅 matplotlib
  run.log
  out/notes.pdf

路径约定（三处必须同形，相对 notes/）：

位置	向量图	截图
`figures[].include`	`figures/F1/build/F1.pdf`	`figures/F2/orig.png`
`\spfig` / `\spscreenshot`	`figures/#2/build/#2.pdf`	`figures/#2/orig.png`
磁盘	`<work>/notes/figures/F1/build/F1.pdf`	`<work>/notes/figures/F2/orig.png`
`figures[].request`	`figures/F1/F1.request.md`	`null`（截图不写 request）

禁止再写 notes/figures/... 进 ledger（那是相对 <work>/ 的另一套根）。API 层只承诺「相对 notes/ 的 figures/F<id>/...」。

paper-id：arXiv id 原样保留点号（1706.03762 → 目录 1706.03762）。非 arXiv：NFKC → 小写 → 非 [a-z0-9.] 换成 - → 压缩连字符 → 截断 40 字符 → 必须以字母或数字开头结尾；空则用 paper。仓库内 examples/ 只放 自造 fixture，不提交受版权保护的 PDF。

存储量级（单篇 12 页 ML 论文）：PDF 1–15 MB + 页渲染约 8–20 MB + 笔记/图 2–8 MB ≈ 20–50 MB。运行时 <work>/ 默认在调用方 cwd 下的 work/，gitignore，不进 skill 仓库。

2. Ledger-first 工作流

对标 superfig/SKILL.md 步骤 3「Build a semantics ledger before drawing」和 supertensor/SKILL.md 步骤 3 的双 ledger。superpaper 的 ledger 在文档层：

preflight.sh（笔记工具链，不是图工具链）。
ingest.sh 落 source/。
先写 ledger.yaml，再写 outline.md，再写任何 sections/*.tex。
figure plan 填完才能开 figure agent。
改图或改术语：先改 ledger，再改那一处正文或那一张 request——对标 sibling 的「Iterating：不要重画整张图」。

格式选 YAML，不选 Markdown。 理由：claim 覆盖、toolkit 枚举、retired_ids 交叠检查必须机器可解析；figure plan 是带 enum 的分发表。Markdown 标题约定会逼 lint 写第二套解析器。数学用字面块 | 或单引号标量。assets/ledger.example.yaml 既是 schema 样例，也是 outline agent 的空模板（复制到 <work>/ledger.yaml 再填）。不要用 agents/openai.yaml 当「agent 会写 YAML」的证据——那只是 4 行 interface: 块。

Markdown 只作为投影：render_ledger.py --work <work> 写入 notes/sections/symbols.tex（附录 \input）和可选的 <work>/claims.md。投影只读。

id 规则：

前缀 + 正整数：C1、Q1、D1、A1、L1、E1、DER1、F1、SA1。正则：^(C|Q|D|A|L|E|DER|F|SA)[1-9][0-9]*$。
禁止 F1a / F1b。跨类拆分时删掉（或 retire）混信号行，用下一个整数建新行（见 §4）。
同一 ledger 内 id 唯一（含已 status: dropped 的行）。引用只用 id。
删除或永久废弃一个 id 时：把它写入顶层 retired_ids，并从对应数组移除或保留为 status: dropped 且不再改语义。新对象只许拿下一个未用整数。
笔记用 \splabel{C1} 把段落钉到 id 上（PR 4 起强制 core claim）。

3. Ledger schema（`superpaper.ledger/v1`）

权威副本：superpaper/assets/ledger.schema.yaml（JSON Schema draft-07）。lint.py 顺序固定，禁止「先 validate 再认别名」：

Normalize（写回内存副本，不改磁盘）： 把每个 symbols[].kind 按下面别名表收到 canonical。kind: activation → value，kind: shape-parameter / shape_parameter → shape parameter。不在别名表且不在 canonical 的值原样留下，下一步会 SP001。
硬失败 SP001： 对已经 normalize 的对象跑 jsonschema.validate（依赖 jsonschema）。schema 的 kind / steps[].rule enum 只含 canonical。未知 rule（如 foo）是 SP001，不是警告。additionalProperties: true，未知键不因此失败。
警告（不失败）： validate 通过后，扫顶层与一层嵌套的未知键、coverage.mode=full 且 sections_in 空、符号从未在笔记出现。不要再对 steps[].rule 发警告——那条路径已被 schema enum 关掉。

excerpt-toy 必须带齐 required 数组（可空）：claims: [] 合法。缺 paper.id 不合法。

Required：

对象	required
根	`schema`, `paper`, `coverage`
`paper`	`id`, `title`, `source`
`paper.source`	`kind`
`coverage`	`mode`
`questions[]`	`id`, `text`
`claims[]`	`id`, `text`, `kind`, `status`
`definitions[]`	`id`, `name`, `text`
`assumptions[]`	`id`, `text`
`lemmas[]`	`id`, `text`
`symbols[]`	`name`, `latex`, `meaning`, `kind`
`derivations[]`	`id`, `claim`, `title`, `expand`
`derivations[].steps[]`	`id`, `from`, `to`, `rule`
`figures[]`	`id`, `claim`, `title`, `grammar`, `toolkit`, `signals`, `status`
`evidence[]`	`id`, `kind`, `source`, `supports`, `handling`
`terms[]`	`canonical`
`source_assets[]`	`id`, `kind`, `handling`
`skip_reasons[]`	`section`, `reason`

未列的数组键缺省视为 []；schema 仍把它们标为 optional。retired_ids 缺省 []。

类型与可空：

paper.year：integer 或省略。
paper.source.pages：integer ≥ 1 或省略。
paper.degraded：string 数组，enum scanned | no-eprint | no-pdftotext。
figures[].source_pages：integer 数组（页码，从 1）。
figures[].include / request / drop_reason / derivations[].figure：string 或 null。路径/空值与 status/toolkit 的组合不写进 draft-07 if/then（避免和 additionalProperties: true 扭在一起）；由 check_row 的 SP013–SP016 执行，见 §4 / §10。
figures[].crop_bbox：null 或恰好 4 个 number [x0,y0,x1,y1]（200 dpi 页像素，左上原点）。仅 screenshot。
figures[].signals：非空 string 数组（toolkit: none 的 bookkeeping 行允许 ["notation"] 或空数组）。

Enums（闭集；写进 schema）：

字段	enum
`schema`	`superpaper.ledger/v1`
`source.kind`	`arxiv \| pdf \| tex \| excerpt \| markdown`
`coverage.mode`	`full \| excerpt \| body-only`
`claims[].kind`	`contribution \| theoretical \| empirical \| methodological`
`claims[].status`	`core \| supporting \| dropped`
`figures[].toolkit`	`superfig \| supertensor \| superderive \| screenshot \| matplotlib \| none \| align`
`figures[].status`	`planned \| delegated \| built \| included \| dropped`
`figures[].grammar`	`architecture \| pipeline \| data-flow \| state \| time \| dependency \| argument-map \| tensor-face \| derivation \| screenshot \| plot \| notation \| none`
`evidence[].kind`	`table \| plot \| ablation \| theorem \| example`
`evidence[].handling` / `source_assets[].handling`	`redraw-superfig \| redraw-supertensor \| redraw-superderive \| screenshot \| matplotlib \| omit`
`source_assets[].kind`	`figure \| table`
`steps[].rule`	`definition \| substitute \| cancel \| factor \| scale \| take-limit \| approx \| cite \| rearrange \| introduce`
`symbols[].kind`	见下表

symbols[].kind： 权威左列抄 supertensor/references/semantics.md「Kinds worth separating」。canonical 取斜杠左侧（shape parameter 保留空格，与原文一致）。schema enum 只列 canonical。别名合法当且仅当走第 1 步 normalize；SP001 在 normalize 之后跑。这是有文档的扩展，不是「零新增类型学」——scalar / set 只用于文档层、不进张量图。

canonical（schema enum）	lint 接受的别名	例
`value`	`activation`, `value / activation`	`X`, `H`
`score`	`logit`, `score / logit`	`S = QK^T/√d_h`
`probability`		`A = softmax(S)`
`index`	`coordinate`, `index / coordinate`	`I`
`rank`	`order`, `rank / order`	选中槽轴 `r`
`count`		`n_e`
`id`		token / device id
`mask`	`support`, `mask / support`	因果 `M`
`permutation`		gather 序
`shape parameter`	`shape-parameter`, `shape_parameter`	`d_k`, `h`, `p`（不是 `scalar`）
`scalar`（文档层扩展）		损失 `L`、温度 `τ` 这类 0 维量，且不是轴长
`set`（文档层扩展）		词表 `V`

draft-07 正文（检入 assets/ledger.schema.yaml；实现不得再猜 required/enum）：

$schema: "http://json-schema.org/draft-07/schema#"
$id: "https://local/superpaper.ledger/v1"
type: object
required: [schema, paper, coverage]
additionalProperties: true
properties:
  schema: {const: superpaper.ledger/v1}
  retired_ids:
    type: array
    items: {type: string, pattern: "^(C|Q|D|A|L|E|DER|F|SA)[1-9][0-9]*$"}
  paper:
    type: object
    required: [id, title, source]
    additionalProperties: true
    properties:
      id: {type: string, minLength: 1}
      title: {type: string}
      authors: {type: array, items: {type: string}}
      year: {type: integer}
      venue: {type: string}
      notes_language: {type: string, enum: [zh, en]}
      degraded:
        type: array
        items: {type: string, enum: [scanned, no-eprint, no-pdftotext]}
      source:
        type: object
        required: [kind]
        additionalProperties: true
        properties:
          kind: {enum: [arxiv, pdf, tex, excerpt, markdown]}
          arxiv: {type: string}
          local_pdf: {type: string}
          pages: {type: integer, minimum: 1}
          language: {type: string}
  coverage:
    type: object
    required: [mode]
    additionalProperties: true
    properties:
      mode: {enum: [full, excerpt, body-only]}
      sections_in: {type: array, items: {type: string}}
      sections_skipped: {type: array, items: {type: string}}
      skip_reasons:
        type: array
        items:
          type: object
          required: [section, reason]
          properties:
            section: {type: string}
            reason: {type: string}
  questions:
    type: array
    items:
      type: object
      required: [id, text]
      properties:
        id: {type: string, pattern: "^Q[1-9][0-9]*$"}
        text: {type: string}
        source: {type: string}
  claims:
    type: array
    items:
      type: object
      required: [id, text, kind, status]
      properties:
        id: {type: string, pattern: "^C[1-9][0-9]*$"}
        text: {type: string}
        kind: {enum: [contribution, theoretical, empirical, methodological]}
        status: {enum: [core, supporting, dropped]}
        supports: {type: array, items: {type: string}}
        depends_on: {type: array, items: {type: string}}
        evidence: {type: array, items: {type: string}}
        source: {type: string}
  definitions:
    type: array
    items:
      type: object
      required: [id, name, text]
      properties:
        id: {type: string, pattern: "^D[1-9][0-9]*$"}
        name: {type: string}
        text: {type: string}
        source: {type: string}
  assumptions:
    type: array
    items:
      type: object
      required: [id, text]
      properties:
        id: {type: string, pattern: "^A[1-9][0-9]*$"}
        text: {type: string}
        source: {type: string}
        used_by: {type: array, items: {type: string}}
  lemmas:
    type: array
    items:
      type: object
      required: [id, text]
      properties:
        id: {type: string, pattern: "^L[1-9][0-9]*$"}
        text: {type: string}
        depends_on: {type: array, items: {type: string}}
        used_by: {type: array, items: {type: string}}
        source: {type: string}
  symbols:
    type: array
    items:
      type: object
      required: [name, latex, meaning, kind]
      properties:
        name: {type: string}
        latex: {type: string}
        meaning: {type: string}
        domain: {type: string}
        kind:
          enum: [value, score, probability, index, rank, count, id, mask,
                 permutation, "shape parameter", scalar, set]
        introduced: {type: string}
        used: {type: array, items: {type: string}}
        aliases: {type: array, items: {type: string}}
  derivations:
    type: array
    items:
      type: object
      required: [id, claim, title, expand]
      properties:
        id: {type: string, pattern: "^DER[1-9][0-9]*$"}
        claim: {type: string}
        title: {type: string}
        source: {type: string}
        expand: {type: boolean}
        figure: {type: ["string", "null"]}
        steps:
          type: array
          items:
            type: object
            required: [id, from, to, rule]
            properties:
              id: {type: string}
              from: {type: string}
              to: {type: string}
              rule:
                enum: [definition, substitute, cancel, factor, scale,
                       take-limit, approx, cite, rearrange, introduce]
              cite: {type: string}
              justify: {type: string}
  figures:
    type: array
    items:
      type: object
      required: [id, claim, title, grammar, toolkit, signals, status]
      properties:
        id: {type: string, pattern: "^F[1-9][0-9]*$"}
        claim: {type: string}
        title: {type: string}
        grammar:
          enum: [architecture, pipeline, data-flow, state, time, dependency,
                 argument-map, tensor-face, derivation, screenshot, plot,
                 notation, none]
        toolkit:
          enum: [superfig, supertensor, superderive, screenshot,
                 matplotlib, none, align]
        signals: {type: array, items: {type: string}}
        source_fig: {type: string}
        source_pages: {type: array, items: {type: integer, minimum: 1}}
        crop_bbox:
          type: ["array", "null"]
          minItems: 4
          maxItems: 4
          items: {type: number}
        request: {type: ["string", "null"]}
        include: {type: ["string", "null"]}
        status: {enum: [planned, delegated, built, included, dropped]}
        drop_reason: {type: ["string", "null"]}
  evidence:
    type: array
    items:
      type: object
      required: [id, kind, source, supports, handling]
      properties:
        id: {type: string, pattern: "^E[1-9][0-9]*$"}
        kind: {enum: [table, plot, ablation, theorem, example]}
        source: {type: string}
        supports: {type: array, items: {type: string}}
        handling:
          enum: [redraw-superfig, redraw-supertensor, redraw-superderive,
                 screenshot, matplotlib, omit]
  terms:
    type: array
    items:
      type: object
      required: [canonical]
      properties:
        canonical: {type: string}
        aliases: {type: array, items: {type: string}}
        first_defined: {type: string}
  source_assets:
    type: array
    items:
      type: object
      required: [id, kind, handling]
      properties:
        id: {type: string, pattern: "^SA[1-9][0-9]*$"}
        kind: {enum: [figure, table]}
        paper_ref: {type: string}
        handling:
          enum: [redraw-superfig, redraw-supertensor, redraw-superderive,
                 screenshot, matplotlib, omit]
        pages: {type: array, items: {type: integer}}
        note: {type: string}

样例（字段合法；include/request 已改为相对 notes/）：

schema: superpaper.ledger/v1
retired_ids: []
paper:
  id: "1706.03762"
  title: "Attention Is All You Need"
  authors: ["Vaswani et al."]
  year: 2017
  venue: "NeurIPS"
  source: {kind: arxiv, arxiv: "1706.03762", local_pdf: "source/paper.pdf", pages: 15, language: en}
  notes_language: zh
  degraded: []
coverage:
  mode: full
  sections_in: ["1", "2", "3", "4", "5"]
  sections_skipped: ["6", "appendix"]
  skip_reasons:
    - {section: "6", reason: "default skip appendix-like extras"}
questions:
  - {id: Q1, text: "能否去掉 recurrence / convolution，只用注意力做序列转导？", source: "§1"}
claims:
  - id: C1
    text: "多头自注意力可以替代循环与卷积作为序列转导的主模块"
    kind: contribution
    status: core
    supports: [Q1]
    depends_on: [A1, D1]
    evidence: [E1]
    source: "§1, §3.2.2, §5"
definitions:
  - {id: D1, name: "scaled dot-product attention",
     text: "Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T / sqrt(d_k)) V", source: "§3.2.1, Eq.(1)"}
assumptions:
  - {id: A1, text: "位置信息由显式 positional encoding 注入", source: "§3.5", used_by: [C1]}
lemmas: []
symbols:
  - {name: Q, latex: "Q", meaning: "query 矩阵", domain: "R^{n x d_k}",
     kind: value, introduced: "§3.2.1, Eq.(1)", used: ["§3.2.1", "§3.2.2"]}
  - {name: d_k, latex: "d_k", meaning: "key 维", kind: "shape parameter"}
derivations:
  - id: DER1
    claim: C1
    title: "scaled dot-product 的缩放从何而来"
    source: "§3.2.1"
    expand: true
    figure: null          # v1：笔记 align；见 §4
    steps:
      - {id: S1, from: "QK^T", to: "QK^T / sqrt(d_k)", rule: scale,
         cite: "§3.2.1", justify: "点积方差随 d_k 增长"}
figures:
  - id: F1
    claim: C1
    title: "Encoder–decoder 块"
    grammar: architecture
    toolkit: superfig
    signals: [architecture, what-eats-what]
    source_fig: "Figure 1"
    source_pages: [3]
    crop_bbox: null
    request: "figures/F1/F1.request.md"
    include: "figures/F1/build/F1.pdf"
    status: planned
    drop_reason: null
evidence:
  - {id: E1, kind: table, source: "Table 2", supports: [C1], handling: screenshot}
terms:
  - {canonical: "multi-head attention", aliases: ["MHA", "多头注意力"], first_defined: "§3.2.2"}
source_assets:
  - {id: SA1, kind: table, paper_ref: "Table 2", handling: screenshot, pages: [6],
     note: "BLEU 表；数值结果走 screenshot，signals 用 table 不是 loss-curve"}

PR 1 起就必须存在的 schema fixture 与期望码（只测本 PR 已实现的检查；完整码表见 §10）：

文件	期望
`tests/ledger-valid.yaml`	退出 0
`tests/ledger-invalid/missing-paper-id.yaml`	`SP001`
`tests/ledger-invalid/bad-toolkit.yaml`	`SP001`（enum）
`tests/ledger-invalid/duplicate-id.yaml`	`SP002`
`tests/notes-loads-sty.tex` + 最小 ledger	`SP003`

4. Figure router（「抽象公式图像化」= 路由）

权威规则在 references/router.md；可执行副本在 scripts/router.py（PR 1 即完整实现，含单测；lint 接线分 PR，见 §10 / PR Plan）。

suggest() 返回的是 class，不是 toolkit。lint（PR 2+）检查 figures[].toolkit ∈ ACCEPTED[class]。

信号 → class：

class	若 `signals` 与下列集合相交
`numeric`	`{loss-curve, bar, scatter, histogram, numeric-plot}`
`raster`	`{table, photo, apparatus, ui}`
`tensor`	`{axis, shape, transpose, broadcast, gather, shard, contraction, face}`
`derive`	`{rewrite-figure, cancel-visual, subst-visual}`
`fig`	`{architecture, pipeline, data-flow, state, time, dependency, what-eats-what, argument-map}`
`none`	不相交（含仅 `notation` 或 `[]`）

class → 合法 toolkit 集合：

class	`ACCEPTED[class]`	笔记呈现
`numeric`	`{screenshot, matplotlib}`	agent 选：原图截图或族外 PDF；正文声明「本家族不画数值图」
`raster`	`{screenshot}`	表 / 照片 / 装置 / UI；不能选 matplotlib
`tensor`	`{supertensor}`	委派 sibling
`fig`	`{superfig}`	委派 sibling
`derive`	phase 1：`{align}`；phase 2：`{align, superderive}`	见下
`none`	`{none}`	散文 + display math + 符号表

toolkit: matplotlib + signals: [loss-curve] ⇒ class numeric ⇒ 合法。toolkit: screenshot + signals: [table] ⇒ class raster ⇒ 合法。原先草图把 suggest 直接返回 "screenshot"，会误杀这两条。

align 与 derivations[].figure：

情况	`derivations[].figure`	是否需要 `figures[]` 行
默认（v1 几乎全部）：笔记里 `align`	必须 `null`	不需要。推导不是图
可选 bookkeeping：想在 figure plan 里留下「已路由到 align」	可填该 `F*`	一行 `toolkit: align`，`include: null`，`request: null`，`signals` ⊆ derive；`status: included` 表示 writer 已把 `align` 写进讲义节
v2 且必须看见取消/代入，或 >4 步	填 `F*`	`toolkit: superderive`，走 sibling 委派

v1：任何 derive-class 行的 toolkit 必须是 align；toolkit: superderive → SP022（PR 4 起；PR 1–3 的 schema 虽允许该枚举值，但 example 不得使用）。phase 2 仍遵守 ≤4 步且无 cancel-visual/subst-visual ⇒ 必须 align（即使包已存在）。

toolkit: none 只用于「考虑过、决定不出图」：status: dropped，include: null。这些组合不是 SP010（SP010 只表示 toolkit ∉ ACCEPTED[class]）。由下面 check_row(..., status, include, fig_id) 给出独立码。

冲突拆分（硬规则，禁 F1a）：

任何一行 classify(signals) 不得返回多个 class。混类 → SP011，消息列出 class 集合并要求 outline 用下一个整数 id 拆成 N 行。
拆分算法：retire（写入 retired_ids）或删除混类行；新建 F{max+1}、F{max+2}、…；每子行 signals 是单类子集；每子行 toolkit ∈ ACCEPTED[class]。三路（numeric+tensor+fig）就是三个新整数。不保留 parent 行。
子行 signals 必须 ⊆ 该类的信号集合。

# scripts/router.py — PR 1 检入的完整实现（不是草图）
from __future__ import annotations

NUMERIC = frozenset({"loss-curve", "bar", "scatter", "histogram", "numeric-plot"})
RASTER  = frozenset({"table", "photo", "apparatus", "ui"})
TENSOR  = frozenset({"axis", "shape", "transpose", "broadcast", "gather",
                     "shard", "contraction", "face"})
DERIVE  = frozenset({"rewrite-figure", "cancel-visual", "subst-visual"})
FIG     = frozenset({"architecture", "pipeline", "data-flow", "state", "time",
                     "dependency", "what-eats-what", "argument-map"})

CLASS_SIGNALS = {
    "numeric": NUMERIC, "raster": RASTER, "tensor": TENSOR,
    "derive": DERIVE, "fig": FIG,
}

def classify(signals: set[str]) -> list[str]:
    s = set(signals)
    hit = [c for c, vocab in CLASS_SIGNALS.items() if s & vocab]
    return hit or ["none"]

def suggest(signals: set[str], *, phase: int = 1) -> str:
    """Return a class name, or 'SPLIT:a+b+...' in CLASS_SIGNALS order."""
    classes = classify(signals)
    if len(classes) > 1:
        return "SPLIT:" + "+".join(classes)
    return classes[0]

def accepted(cls: str, *, phase: int = 1) -> frozenset[str]:
    if cls == "numeric":
        return frozenset({"screenshot", "matplotlib"})
    if cls == "raster":
        return frozenset({"screenshot"})
    if cls == "tensor":
        return frozenset({"supertensor"})
    if cls == "fig":
        return frozenset({"superfig"})
    if cls == "derive":
        return frozenset({"align", "superderive"} if phase >= 2 else {"align"})
    if cls == "none":
        return frozenset({"none"})
    raise KeyError(cls)

VECTOR = frozenset({"superfig", "supertensor", "superderive", "matplotlib"})

def include_pdf(fig_id: str) -> str:
    return f"figures/{fig_id}/build/{fig_id}.pdf"

def include_png(fig_id: str) -> str:
    return f"figures/{fig_id}/orig.png"

def check_row(
    signals: set[str],
    toolkit: str,
    *,
    status: str = "planned",
    include: str | None = None,
    fig_id: str = "F1",
    phase: int = 1,
) -> str | None:
    """First matching code, or None. SP010 ≠ include/status rules."""
    classes = classify(signals)
    if len(classes) > 1:
        return "SP011"
    if toolkit not in accepted(classes[0], phase=phase):
        return "SP010"
    if toolkit == "none" and status != "dropped":
        return "SP013"
    if toolkit in {"align", "none"} and include is not None:
        return "SP014"
    if status == "included" and toolkit in VECTOR and include != include_pdf(fig_id):
        return "SP015"
    if status == "included" and toolkit == "screenshot" and include != include_png(fig_id):
        return "SP016"
    return None

谓词（lint-only；不写进 draft-07 if/then）：

码	条件
`SP010`	单类，但 `toolkit ∉ ACCEPTED[class]`
`SP011`	`classify` 返回多个 class
`SP013`	`toolkit=none` ∧ `status ≠ dropped`
`SP014`	`toolkit ∈ {align,none}` ∧ `include is not None`
`SP015`	`status=included` ∧ 向量 toolkit ∧ `include ≠ figures/{id}/build/{id}.pdf`（含 `include` 为 null）
`SP016`	`status=included` ∧ `toolkit=screenshot` ∧ `include ≠ figures/{id}/orig.png`

status=included ∧ toolkit=align ∧ include=null 合法（bookkeeping）。SP021（PR 4）只检查「include 已是非空字符串但文件不存在」，不再兼职这些结构规则。

router_test.py（PR 1 必须绿）至少覆盖：

[loss-curve] → numeric；accepted 含 matplotlib 与 screenshot
[table] → raster；matplotlib 不在 accepted
[axis, architecture] → SPLIT:tensor+fig 且 check_row = SP011
[rewrite-figure] phase 1：align ok，superderive → SP010
[] 或 [notation] → none
none + status=included → SP013；align + include="figures/F1/build/F1.pdf" → SP014
superfig + included + include=null → SP015；screenshot + included + 错路径 → SP016

默认偏向 none。 公式不是图。只有「机制靠空间关系才能一次看清」才出图。

5. 笔记教学法

直接复用 youtube-render-pdf/SKILL.md「Pedagogical Standard」+「Writing Rules」1–2、5–11，论文侧改下列几处（写在 references/pedagogy.md，不要在 SKILL.md 复述 youtube 全文）：

youtube	superpaper
时间戳 / 章节	§ / Eq.(n) / Figure n / Table n / p.
片头封面图	书目卡片（题名、作者、年份、venue、arXiv、本地 PDF）。不做论文首页截图当封面
`$$...$$`	`\[` / `align` / `aligned`（多步推导是一等公民；不沿用 `$$`）
`dialoguebox`	`quotebox`：短原文 + `§/Eq` 出处。禁止大段粘贴 PDF
关键帧截图	源图 screenshot 或 sibling 重绘；重绘优先于架构类原图
`\subsection{本章小结}`	保留
`\section{总结与延伸}`	保留：论文 limitations / future work + 笔记作者的压缩与追问
默认中文	保留；用户明确要求才英文
禁止 `[cite]` 占位	保留；出处写进 `\spsource{...}` 或正文

公式三拍（不可拆）：

先用中文讲这式子在主张什么、为什么在这里出现；
display math（\[ 或 align）；
立刻跟扁平符号表（itemize，每个符号一行：符号 — 含义 — 定义处）。

盒子语义与 youtube 相同，定义抄进 assets/notes-template.tex（颜色也抄：蓝/黄/红。不要把笔记盒子改成 figure 的 muted palette——笔记是文档层，图是图层次；v1 不统一）。图必须留在盒子外面（youtube Writing Rule 9 原句）。

每节内部顺序：动机 → 想法 → 机制 → 证据 → takeaway（本章小结）。不要按 PDF 页序复述。

建议顶层骨架（模板注释里写死；outline agent 可增删中间节，不可删首尾）：

\section{这篇论文在问什么}      % questions[] + 动机
\section{主张与贡献}            % claims[status=core]，\splabel{C*}
\section{预备：定义、假设、符号} % D* / A* / 符号表摘要
% --- 中间节由 outline 按论文机制切 ---
\section{实验与证据}            % 若有 E*；可 omit
\section{总结与延伸}
\appendix
\section{符号表}                % render_ledger.py 投影
\section{推导链一览}
\section{图表清单}

主张依赖图（argument map）默认不出。仅当 claims + assumptions + lemmas + evidence 的节点 ≥ 6 且用户没反对时，加一条 figures[]：grammar: argument-map，toolkit: superfig，用现有 \sfnode/\sfarrow（见 §「Argument-map figures」）。

6. 委派时的 figure request 与嵌入约定

谁画什么：

toolkit	谁做	输入	输出
`superfig` / `supertensor` / `superderive`	figure agent（每图一个）	仅 `figures/F/F.request.md` + sibling `SKILL.md`	standalone `.tex` + sibling `build.sh` 产物
`screenshot`	主 agent（不是 sibling figure agent）	`scripts/screenshot.sh --work <work> --id F*`	`figures/F*/orig.png`
`matplotlib`	主 agent 跑 `figures/F*/plot.py`	cwd = `<work>/notes/figures/F*`	`build/F*.pdf`
`align` / `none`	writer / 不画	无 request	无 PDF

lint SP012（PR 2）：toolkit ∈ {superfig,supertensor,superderive} ∧ status != dropped ⇒ <work>/notes/ + figures[].request 指向的文件必须存在。

Sibling skill 不读 ledger.yaml。request 字段必须能 1:1 译成真实宏（\sfnode keys 只有 role, level, gap, bracket, at=；\sfconn{name}{label} 是 cursor 对象，没有 from/to）。

allow-raw-tikz： sibling lint 只认源码注释 % superfig-lint: allow-raw-tikz（superfig/scripts/lint.py directives()）。request 里写 true 而不把该注释抄进 .tex，build.sh 仍失败。figure agent 必须两者一起写。

superfig request（PR 2 example；与 superfig/examples/pipeline.tex 逐宏对应）：

# Figure request F1
toolkit: superfig
language: cjk
claim: 一次前向是 x → f_θ → ŷ；损失不在主路上。
grammar: pipeline
# 以下路径一律相对 notes/
work_rel_dir: figures/F1
# 主 agent 必须这样调 sibling（第二个参数是 outdir，不要丢 PDF 在 work_rel_dir 根上）：
#   superfig/scripts/build.sh <work>/notes/figures/F1/F1.tex \
#                             <work>/notes/figures/F1/build

## Roles   # \sfsetrole；宏吃 ROLE 不吃颜色
- {role: input,  color: sfTeal}
- {role: model,  color: sfOrange}
- {role: loss,   color: sfCoral}
- {role: output, color: sfViolet}

## Flow (cursor). \sfconn 没有 endpoints。
stage: {name: SA, text: "推理流程：一次前向"}
row: {name: R1, height: 16mm}
in_row:
  - {macro: sfnode, name: x, role: input,  label: "输入 $x$", w: 16mm, h: 12mm}
  - {macro: sfconn, name: e1, label: 预处理}
  - {macro: sfnode, name: f, role: model,  label: "模型 $f_\\theta$", w: 18mm, h: 12mm}
  - {macro: sfconn, name: e2, label: logits}
  - {macro: sfnode, name: y, role: output, label: "预测 $\\hat y$", w: 16mm, h: 12mm}

## Fixed topology（非线性才用；at= 必须是带 ($…$) 的 calc 坐标）
# 译成 \sfnode[..., at={($(y.south)+(0,-22mm)$)}]{s}{...}
- {macro: sfnode, name: s, role: loss, label: "损失 $L$", w: 14mm, h: 12mm,
   at: "($(y.south)+(0,-22mm)$)"}
- {macro: sfarrowlabel, from: "y.south", to: "s.north", label: "$L(\\hat y, y)$"}

## After row
lane: R1
captions:
  - {on: x, symbol: "$x$", detail: 原始输入}
  - {on: f, symbol: "$f_\\theta$", detail: 可学习参数}
nolane: true
extra_captions:
  - {on: s, symbol: "$L$", detail: 与真值比较}
topformula: "$x \\xrightarrow{f_\\theta} \\hat y,\\quad \\min_\\theta L(f_\\theta(x), y)$"
meaning:
  idea: 一次从输入到预测的前向；损失在预测之后单独计算
  objects: 数据、模型参数、预测、损失
  mechanism: 预处理后送入模型；模型产生 logits 得到预测；损失比较预测与真值

## Lint
allow-raw-tikz: false
# 若为 true：F1.tex 顶部必须有 `% superfig-lint: allow-raw-tikz`

译出的 .tex 必须能被现有 superfig/scripts/build.sh 编过。at 字段是 TikZ calc 表达式，必须含外层 ($…$)（与 superfig/examples/pipeline.tex 的 at={($(y.south)+(0,-22mm)$)} 一致）。禁止 at: "below y"，也禁止漏掉括号写成 $(y.south)+(0,-22mm)$ 。

supertensor request（PR 3；字段对齐 semantics.md + geometry.md + mha-causal.tex 的 ledger，图可裁到 stage A 以免 example 过大）：

# Figure request F2
toolkit: supertensor
language: cjk
claim: 每头打分沿 d_h 收缩；K^T 必须物理换面。
grammar: tensor-face
work_rel_dir: figures/F2
# build.sh <work>/notes/figures/F2/F2.tex <work>/notes/figures/F2/build

## Roles          # \stsetrole
- {role: q, color: stTeal}
- {role: k, color: stOrange}
- {role: s, color: stCoral}

## Geometry       # \stdim{axis}{cells}
- {axis: T, cells: 6}
- {axis: dh, cells: 3}

## Symbols        # semantics.md 每条
- {name: Q, kind: value, dtype: R, shape: "h x T x d_h",
   axes: {h: heads, T: time, dh: head dim}, producer: "linear_q"}
- {name: KT, kind: value, dtype: R, shape: "h x d_h x T",
   note: "physical transpose of K; contracted axis dh matches Q width"}
- {name: S, kind: score, dtype: R, shape: "h x T x T"}

## Flow
stage: {name: SA, text: "每头打分：沿 $d_h$ 收缩"}
row: {name: rowA, height: T}
# coord: "" 必填。译码器对 ststack/stface/stglyph/stindexface
# 永远输出空坐标参数：\ststack[role=q, bracket=true]{Q}{}{T}{dh}{3}
# 丢掉 {} 会把 T 当成 coord，编出来的图与 stage A 对不上。
in_row:
  - {macro: ststack, name: Q,  role: q, coord: "", rows: T,  cols: dh, sheets: 3, bracket: true}
  - {macro: stglyph, name: mA, coord: "", glyph: "$\\times$"}
  - {macro: ststack, name: KT, role: k, coord: "", rows: dh, cols: T,  sheets: 3, bracket: true}
  - {macro: stglyph, name: eA, coord: "", glyph: "$=$"}
  - {macro: ststack, name: S,  role: s, coord: "", rows: T,  cols: T,  sheets: 3}
captions:
  - {on: Q,  symbol: "$\\mathbf Q^{(i)}$",  shape: "$h\\times T\\times d_h$"}
  - {on: KT, symbol: "$\\mathbf K^{(i)\\top}$", shape: "$h\\times d_h\\times T$"}
  - {on: S,  symbol: "$\\mathbf S^{(i)}$",  shape: "$h\\times T\\times T$"}
topformula: "$S^{(i)} = Q^{(i)} K^{(i)\\top}$"
meaning:
  axes: "T 时间；d_h 头维；h 头数画成 stack 深度"
  objects: "Q/K 是 value；S 是 score，不是 mask"
  mechanism: "沿 d_h 收缩；K^T 换面，收缩边等长"

## Lint
# 源码若需要豁免，写 `% supertensor-lint: ...`，不要只写在本文件

不要在 supertensor request 里发明 \sf*。

Figure agent 交付（与 superfig/SKILL.md Output 对齐）： PNG 预览、F<id>-mechanism.md 一段、.tex + build/ 下 PDF/SVG/PNG。

/home/carry/myprj/tools/skills/superfig/scripts/build.sh \
  "<work>/notes/figures/F1/F1.tex" \
  "<work>/notes/figures/F1/build"

F1.tex 头与 golden 相同：\documentclass[border=10pt]{standalone} + \usepackage[cjk]{superfig}。

Screenshot CLI（主 agent）：

./scripts/screenshot.sh --work <work> --id F2

算法（页渲染是唯一主路径；crop_bbox 的坐标系只对它有定义）：

读 figures[F2]。source_pages 必填，取第一个页码 N（多页截图拆成多行 F*，不在一页脚本里拼）。
主路径：pdftoppm -png -r 200 -f N -l N <work>/source/paper.pdf <tmp>/pg → 得到一张 200 dpi 整页 PNG。这与 crop_bbox「200 dpi 页像素、左上原点」同一空间。
若 crop_bbox 非 null：必须有 magick。没有 → screenshot.sh 非零退出（不要 silently 交整页）。有则 magick <page>.png -crop WxH+X+Y +repage 写出 orig.png（W=x1-x0 等）。
若 crop_bbox 为 null：把整页复制为 orig.png。
不要用 pdfimages -all 当默认。它无页码、分辨率不是 200 dpi 页像素，无法实现「Table 2 on p.6 + crop_bbox」。v1 不提供 raster_backend: embedded。

source_pages 缺失或 N 越界 → 非零退出。

Matplotlib： <work>/notes/figures/F3/plot.py 必须在 cwd=.../F3 下接受 --out build/F3.pdf 并写出向量 PDF。主 agent：python3 plot.py --out build/F3.pdf。include 仍是 figures/F3/build/F3.pdf，用 \spfig 不是 \spscreenshot。

笔记嵌入：

\spfig{F1}{一次前向与侧路损失。}{重绘自论文 Figure~1（§3.1）；toolkit: \texttt{superfig}；ledger id: F1。}
\spscreenshot{F2}{WMT 2014 BLEU。}{论文 Table~2，p.6；toolkit: screenshot。}

宏签名见 API 节。禁止：\input/\includestandalone sibling 源；向量图用 PNG 当主嵌入；图进盒子；笔记 \usepackage{superfig|supertensor|superderive}（SP003）。

7. Agent 拆分

对标 wdkns-skills/README.md 里 youtube 的四类角色，论文侧改成 ledger 先行。references/agents.md 是权威；SKILL.md 只留触发阈值和一份可粘贴 spawn 配方。

sequenceDiagram
  participant U as User
  participant M as Main / integrator
  participant O as Outline agent
  participant W as Writer agents
  participant F as Figure agents
  participant C as Consistency agent
  participant R as Reviewer (optional follow-up)

  U->>M: paper source + 范围
  M->>M: preflight + ingest
  M->>O: source/ + assets/ledger.example.yaml
  O-->>M: ledger.yaml + outline.md + notes 骨架
  alt 用户要求确认 ledger
    M->>U: 展示 claims / figure plan
    U-->>M: 修订
  end
  par 按节
    M->>W: ledger + 本节边界 + 邻节 overlap
    W-->>M: sections/sec-XX.tex
  end
  par 每张计划图一张 agent
    M->>F: F*.request.md + 对应 sibling SKILL
    F-->>M: tex + build/ + mechanism.md
  end
  M->>M: 核对 notes.tex 的 \\input 与 outline map；更新 figures[].status
  M->>C: ledger + notes + figure 产物
  C-->>M: consistency.yaml（id 列表）
  M->>M: lint.py --work + build.sh --work → notes.pdf
  opt 用户显式要求查漏
    M->>R: 对照 source/paper.txt 与页渲染
    R-->>M: 仅反馈，不改（与 youtube reviewer 相同）
  end
  M->>U: notes.pdf + ledger + 图产物

单遍 vs 多 agent（闭合 9–12 页空洞；与 §1 表同一谓词）：

必须拆	单 agent（其余一切，含 9–12 页 ∧ 顶层节 ≤ 4 ∧ 重绘 ≤ 1）
正文 > 12 页	excerpt，或用户只要 ledger
论文顶层节 > 4	上列三个「必须拆」都不成立
计划重绘图 ≥ 2（每图一个 figure agent）
用户 query 显式要求 spawn

Codex / 部分 runtime 的硬约束（抄 wdkns-skills/README.md）：只有用户 query 显式要求 sub-agent / 并行时才会 spawn。因此 SKILL.md 必须附一份可粘贴配方，而不是假设运行时总会拆：

$superpaper <源> 请 spawn 多 sub agents，隔离上下文：
  - 1 个 outline agent：ingest 之后写 ledger.yaml + outline.md + 节边界
  - N 个 writer agents：各写 sections/sec-XX.tex，引用 ledger id
  - 每个计划重绘图 1 个 figure agent：只读 F*.request.md，调用对应 sibling skill
  - 1 个 consistency agent：符号、术语、claim 覆盖、路由一致性
完成后用 superpaper/scripts/lint.py 与 build.sh 收口。

Writer 工作单元 = outline.md 里的讲义节，不是 coverage.sections_in。
coverage.sections_in 只限制可以引用的论文节（防 writer 去写被 skip 的附录）。切段、文件名、并行度全部看讲义 map。

outline.md 必须含下列标题（否则 consistency 视为未完成）：

# Outline: <paper.title>

## Lecture map

| file | lecture_title | paper_sections | ledger_ids |
|---|---|---|---|
| sec-01.tex | 这篇论文在问什么 | 1 | Q1 |
| sec-02.tex | 主张与贡献 | 1, 3 | C1 |
| sec-03.tex | 预备：定义、假设、符号 | 2, 3.1 | D1, A1 |
| sec-04.tex | <outline 自定机制节> | 3.2 | C1, DER1, F1 |
| sec-05.tex | 实验与证据 | 5 | E1, F2 |
| sec-06.tex | 总结与延伸 | 6, 7 | C1 |
| sec-app-a.tex | 符号表 | — | （generated） |
| sec-app-b.tex | 推导链一览 | — | DER* |
| sec-app-c.tex | 图表清单 | — | F* |

## Locked
- 首节标题必须是「这篇论文在问什么」
- 末节（appendix 前）必须是「总结与延伸」
- 三个 appendix 行必须存在；`sec-app-a.tex` 只 `\input{sections/symbols.tex}`

sec-XX 的 XX 是讲义序号（01, 02, …），不是论文节号。不要按 PDF 页序复述；map 的 paper_sections 只是引用许可。

谁写哪份文件：

文件	作者	之后谁可以改
`ledger.yaml`	outline（从 `assets/ledger.example.yaml` 复制）	仅 outline / 主 agent（writer 禁止）
`outline.md`	outline	仅 outline
`notes/notes.tex`	outline：填元数据 + 按 map `\input{sections/sec-XX.tex}`	仅当 map 增删行时由 outline 改。主 agent「缝合」= 核对 `\input` 列表与 map 一致，不是重写正文
`notes/sections/sec-XX.tex`	每个文件一个 writer（含首节、总结）	该 writer
`notes/sections/symbols.tex`	`render_ledger.py`	无人手改
`notes/figures/F/F.request.md`	outline	figure agent 只读

首节/末节不由 outline 代写正文：outline 只落 \section{...} 空壳，writer 填。

handoff：

Outline 输入：source/ + assets/ledger.example.yaml。输出：磁盘上的 ledger.yaml + outline.md + notes.tex 骨架 + 空 sec-XX.tex + 各 F*.request.md。
Writer 输入：ledger.yaml + 本行 map（file / lecture_title / paper_sections / ledger_ids）+ 邻接讲义节最后一段 overlap + references/pedagogy.md。不得新增 status: core claim。
Figure 输入：仅 request + sibling SKILL。不读 source/。
Consistency 输入：ledger + 全部 sec-*.tex + 各 F*-mechanism.md。输出 <work>/consistency.yaml：

schema: superpaper.consistency/v1
unlabeled_core_claims: []     # C*
symbol_drift: []              # {name, ledger_kind, notes_hint}
term_mismatch: []             # {used, canonical}
router_mismatches: []         # F*
missing_artifacts: []         # F*
missing_requests: []          # F*
orphan_labels: []             # \splabel 指向不存在的 id

主 agent 按该文件改磁盘，再跑 lint.py。

并发度： 典型 12 页 = 1 outline + 3–5 writers + 0–3 figures + 1 consistency。Figure 目录互不共享。Writer 不改 ledger。

8. 仓库布局（v1 第一张 PR 就必须按此建目录）

Git 拓扑（已落地）： SuperPaper 是母仓库。superfig/ 与 supertensor/ 是 git submodule，远程分别为 carrydela/SuperFig 与 carrydela/SuperTensor。 superderive/ 以后同样以子仓库加入。本地 skills/superfig 与 skills/supertensor 是指进本仓库的符号链接。子仓库的 .sty / lint 契约不变。

v1 笔记脚手架仍落在母仓库根下（与子仓库并列），不是塞进某一个 child：

/home/carry/myprj/tools/skills/superpaper/
  SKILL.md
  README.md
  agents/openai.yaml
  assets/
    notes-template.tex
    ledger.schema.yaml
    ledger.example.yaml
  references/
    input.md              # 源类型、ingest、原图 vs 重绘
    ledger.md             # schema、id、retired_ids、kind 别名表
    router.md             # class / ACCEPTED / SPLIT 整数 id
    figure-request.md     # 两套 request 全文、screenshot.sh
    pedagogy.md           # 教学序列、公式三拍、盒子、骨架
    agents.md             # 讲义 map、阈值、spawn、consistency.yaml
    api.md                # 全部 \sp* / quotebox 签名
    checklist.md          # 笔记交付清单（不是图清单）
    antipatterns.md       # 编译干净但教错的笔记
    fallback.md           # 无 LaTeX / 扫描件 / sibling 缺失
  scripts/
    preflight.sh
    ingest.sh
    screenshot.sh         # PR 2
    lint.py
    router.py             # PR 1 完整实现
    render_ledger.py
    build.sh
    test.sh
  examples/
    excerpt-toy/          # 就是一个 --work 树（见下）
    pipeline-delegate/
    tensor-delegate/
  tests/
    ledger-valid.yaml     # --ledger only
    ledger-invalid/       # --ledger only；按 PR 切片
    loads-sty/            # 迷你 --work 树，专测 SP003
    notes-smoke/          # 迷你 --work 树，只编过
    router_test.py

对标 superfig/README.md 的「目录即契约」：SKILL.md 瘦、references/ 按需加载、scripts/{preflight.sh,lint.py,build.sh,test.sh} + ingest / router / render_ledger / screenshot。

不出现： assets/superpaper.sty（v1 盒子和宏都放进 notes-template.tex，避免再长一个包）、work/、真实论文 PDF。

agents/openai.yaml：

interface:
  display_name: "Superpaper"
  short_description: "把论文编成带 ledger 与路由出图的中文讲义"
  default_prompt: >-
    Use $superpaper to reconstruct this paper's argument thread,
    expand the key derivations, and produce structured Chinese notes.
    Build ledger.yaml first. Route figures to superfig / supertensor / align;
    do not draw inside superpaper and do not \usepackage{superfig} in the notes.

9. `SKILL.md` 形态（给第一张 PR 的正文大纲）

遵守 ~/.grok/bundled/skills/create-skill/SKILL.md 的 frontmatter，以及 skill-design-principles：一事一处、SKILL 是 agent 提示词不是文档、细节指针到 references/。对标 superfig/SKILL.md 的瘦身程度（约 80 行），不要写成 youtube 那样 260 行的全抄。

建议 frontmatter（触发词必须能自动召回）：

---
name: superpaper
description: >-
  Reconstruct a paper's argument thread and write structured Chinese
  lecture notes with a claims/symbols/derivation ledger, then route
  figures to superfig, supertensor, or (later) superderive. Use when
  the user asks for 读论文, 论文笔记, 脉络梳理, 公式推导, 抽象公式图像化,
  arXiv notes, paper notes, or $superpaper. Not for drawing a single
  architecture figure (use superfig) or a tensor-shape figure (use
  supertensor) or for turning a lecture video into notes
  (use youtube-render-pdf / bilibili-render-pdf).
---

正文只保留：

一句话定位：论文侧的 youtube-render-pdf，不是 figure 包。
When to use / When not（指向 sibling 与视频 skill）。
编号工作流：preflight → ingest → ledger → outline → writers → router/delegate → consistency → build。
Non-negotiables：ledger SSOT；笔记不加载 figure .sty；公式三拍；路由表；不发明 superfig 原语。
Output：ledger.yaml + notes.tex + notes.pdf + 各图产物。
Iterating：改 ledger 再改一处。
指针：references/*.md。
可粘贴 spawn 配方。

10. 脚本契约

所有面向工作副本的脚本统一：

./scripts/ingest.sh        --work <work> --arxiv 1706.03762
./scripts/ingest.sh        --work <work> --pdf /path/p.pdf
./scripts/ingest.sh        --work <work> --tex /path/main.tex
./scripts/ingest.sh        --work <work> --excerpt /path/clip.md
./scripts/lint.py          --work <work>
./scripts/lint.py          --ledger tests/ledger-valid.yaml
                          # YAML-only：SP001/SP002，以及已启用的
                          # SP010/SP011/SP013–SP016/SP022/SP023/SP024
                          # 跳过必须看见笔记或磁盘文件的码：SP003、SP012、SP020、SP021
./scripts/lint.py          --ledger X.yaml --notes path/to/notes.tex
                          # 另加 SP003（及已启用的 SP020）；仍无 --work 则跳过
                          # SP012 / SP021（它们解析 <work>/notes/ 下的文件）
./scripts/render_ledger.py --work <work>   # 写 notes/sections/symbols.tex
./scripts/build.sh         --work <work>
./scripts/screenshot.sh    --work <work> --id F2

兼容别名：--out = --work（ingest 文档里两名同义，实现只保留 --work）。

每个 examples/* 目录就是一棵 --work 树，不是扁的 notes.tex：

examples/excerpt-toy/
  ledger.yaml
  outline.md
  source/excerpt.md
  notes/notes.tex
  notes/sections/sec-01.tex

test.sh 对 example / tests/notes-smoke / tests/loads-sty 一律 build.sh --work <that-dir> 或 lint.py --work <that-dir>。tests/ledger-invalid/*.yaml 继续 --ledger（无笔记）。

preflight.sh — 0 完整 / 1 降级 / 2 无引擎。对标 sibling：缺 CJK 是 1 不是 2。

档	检查	缺了
引擎	`xelatex`、`article.cls`	exit 2（「无 LaTeX」只用于这一档）
模板/CJK（exit 1）	`ctex.sty`、`FandolSong-Regular.otf`、`amsmath.sty`、`amssymb.sty`、`tcolorbox.sty`、`graphicx.sty`、`hyperref.sty`、`geometry.sty`、`listings.sty`、`booktabs.sty`、`subcaption.sty`、`float.sty`（`figure[H]`）、`tikz.sty`、`etoolbox.sty`	降级：无 Fandol 则英文笔记或稍后 Missing character
Python（exit 1）	`python3`、`import yaml`、`import jsonschema`	不能 lint
ingest（exit 1）	`pdftotext`、`pdftoppm`	只吃 tex/excerpt
可选	`magick`、`pdftocairo`、`curl`/`wget`、sibling 目录	无 `magick` 时 `crop_bbox` 必须失败（见 `screenshot.sh`），不是静默整页；不升到 2

不要求 standalone.cls。

ingest.sh： 写 source/meta.yaml。pdftoppm -png -r 120 之后重命名为 pages/pg-%03d.png（永远三位数，避免 8 页 pg-1 vs 15 页 pg-01）。网络失败可重入。

lint.py 码表（按 PR 启用；未启用的码不跑、对应 fixture 不进 test.sh）：

码	PR	失败条件
`SP001`	1	`jsonschema` 失败（缺 required、坏 enum、坏类型）
`SP002`	1	任意数组内 id 重复
`SP003`	1	笔记源 `\usepackage` 匹配 `superfig\|supertensor\|superderive`
`SP010`	2	单类但 toolkit ∉ `ACCEPTED[class]`（不含 include/status）
`SP011`	2	单行 `classify` 返回多个 class
`SP012`	2	sibling toolkit ∧ `status != dropped` ∧ request 文件不存在
`SP013`	2	`toolkit=none` ∧ `status ≠ dropped`
`SP014`	2	`toolkit ∈ {align,none}` ∧ `include is not None`
`SP015`	2	`included` ∧ 向量 toolkit ∧ `include ≠ figures/{id}/build/{id}.pdf`
`SP016`	2	`included` ∧ `screenshot` ∧ `include ≠ figures/{id}/orig.png`
`SP020`	4	`status: core` 的 claim 在 `notes/*/.tex` 无 `\splabel{C*}`（`coverage.mode=excerpt` 同样查 ledger 里列出的 core）
`SP021`	4	`include` 已是非空路径但 `<work>/notes/<include>` 不存在
`SP022`	4	v1（`SUPERPAPER_PHASE` 缺省 1）出现 `toolkit: superderive`
`SP023`	4	非 dropped 的新 id ∈ `retired_ids`
`SP024`	4	`figures[].claim` / `derivations[].claim` 不是已有 `C*`

stderr 格式抄 superfig/scripts/lint.py：先 !! {path}，随后缩进行 line N: SP00X message（无行号则 SP00X message）。

警告（不失败）：未知顶层键、coverage.mode=full 且 sections_in 空、符号从未在笔记出现。未知 steps[].rule 不是警告（SP001）。

禁止复制 superfig 的 raw-tikz / callout / 4-hue 规则。

build.sh --work <work>：

lint.py --work <work>
render_ledger.py --work <work>
cd <work>/notes && xelatex -halt-on-error notes.tex 两遍（\includegraphics 相对 notes/）
Missing character / undefined references / multiply-defined = 失败
Overfull/Underfull 不失败
复制 PDF 到 <work>/out/notes.pdf

test.sh： 只跑当前已启用码对应的 fixture。example 与 tests/{notes-smoke,loads-sty} 按 --work 调。PR 2/3 example 的图 PDF 预构建并提交；test.sh 编笔记，不重跑 sibling build.sh。

render_ledger.py --work： 写 notes/sections/symbols.tex；可选 <work>/claims.md。

screenshot.sh： 见 §6。

11. Argument-map figures（本设计允许的唯一 superfig「扩展」，且是后置 PR）

v1 零改 superfig/。主张图先用现有原语 + 文档化 role 约定：

\sfsetrole{claim}{sfTeal}
\sfsetrole{assumption}{sfOrange}
\sfsetrole{lemma}{sfViolet}
\sfsetrole{evidence}{sfCoral}
% 然后 \sfnode / \sfarrow；边语义只能是 dependency 或 causality
% （superfig/references/grammar.md：data | control | dependency | causality）

四点约束：

不新增原语。 不需要 \sfclaim。role 名只是 \sfsetrole 字符串。
不改 lint。 4 色相预算刚好够这四个 role + gray。第五种节点用 level= 或拆图。
后置、可加性。 PR 5 最多：superfig/examples/argument-map.tex 一张 golden + references/grammar.md 表格加一行「argument map = 现有 node/edge + 上述 role」。SKILL.md「When to use」可加半句。不改 .sty。
推荐不要为 argument map 改 superfig 的 description 触发词；路由由 superpaper 拥有。

Layer 2 — `superderive`（现在写清，以后再实现）

新的 sibling figure toolkit：逐步代数推导图。视觉语法既不是 node/edge，也不是 tensor face。

不要往 superfig.sty 加 align 风格宏。

视觉语法

三区仍对齐家族（顶 claim / 中结构 / 底 meaning），但中区是 改写行 不是流水线：

要暴露的事实	语法	宏（草图）
一行合法改写	step	`\sdstep{name}{lhs}{rhs}`
为何合法	右轨 justification	`\sdreason{name}{text}`
消去	strike + cancel 色	`\sdcancel{name}{subterm}`
代入	源/目标高亮	`\sdsubst{name}{from}{to}`
焦点子式	不改变项的框	`\sdbox{name}{subterm}`
非法 vs 合法对照	两列，非法列 role=warn	`\sdcol` … `\sdcolend`
底注	三行 meaning	`\sdmeaningbox`（idea / rewrite / caveat）

House style 复制 superfig 骨架（palette 名改为 sdTeal 等，HEX 相同；一 role 一色；≤4 色相；lint-on-warning；scripts/{preflight.sh,lint.py,build.sh,test.sh}）。v1/v2 都不抽 superstyle。

Role 建议：keep（保留项）、rewrite（本步触碰）、cancel、intro（新引入）。不要把每一步换成新色相。

何时由 superpaper 调用

见上表。额外：若 derivations[].expand: true 且步数 ≤ 4 且没有任何 cancel-visual / subst-visual，即使以后有 superderive 也 仍用 align。图是为「必须看见」服务的，不是为「有包就用」服务的。

API 草图（实现时可以微调名字，但前缀锁定 `\sd`）

\documentclass[border=10pt]{standalone}
\usepackage[cjk]{superderive}

\sdsetrole{keep}{sdTeal}
\sdsetrole{rewrite}{sdOrange}
\sdsetrole{cancel}{sdCoral}

\begin{document}\begin{tikzpicture}
\sdstage{D1}{缩放来自方差，不是装饰}
\sdrow{R1}
  \sdstep{s1}{QK^{\top}}{QK^{\top}/\sqrt{d_k}}
  \sdreason{s1}{§3.2.1，避免 softmax 饱和}
\sdrowend
\sdbbox{all}
\sdtopformula{F}{\mathrm{Attention}(Q,K,V)=\mathrm{softmax}(QK^{\top}/\sqrt{d_k})V}
\sdmeaningbox{mb}{120mm}{all}
  {点积方差随 $d_k$ 线性涨}
  {缩放是改写，不是新算子}
  {没有缩放，softmax 进饱和区，梯度消失}
\end{tikzpicture}\end{document}

Lint（v2，对标 superfig/scripts/lint.py 的职责切分）：未声明 role、>4 色相、raw \draw、\sdtopformula 出现在最后 \sdrowend 之前、一图多个「非法对照」列（预算：一列对照）。不要把「公式必须在最后一行之后」理解成禁止中间出现数学——数学就是 step 的内容；禁的是顶栏 claim 提前居中。

`superderive/` 目录（phase 2 才建，形状抄 `superfig/`）

/home/carry/myprj/tools/skills/superderive/
  SKILL.md
  README.md
  agents/openai.yaml
  assets/superderive.sty
  references/{grammar,layout,style,api,checklist,antipatterns,fallback}.md
  scripts/{preflight.sh,lint.py,build.sh,test.sh}
  examples/{rewrite-cancel.tex,subst-chain.tex,antipatterns.tex}
  tests/{smoke.tex,lint-invalid/,invalid/}

Provenance 写：「第三 sibling；不是从 superfig 长出来的。superpaper router 在 phase≥2 才发出 toolkit: superderive。」tensor-formula-viz 与 superfig 都不动。

agents/openai.yaml：Use $superderive to turn a rewrite sequence into a step/justification figure. Not for architecture (superfig) or tensor faces (supertensor).

API / Interface Changes

新建

接口	消费者	稳定承诺
`superpaper` skill	用户 / 主 agent	见 SKILL description
`ledger.yaml` `superpaper.ledger/v1`	outline / writers / lint	§3 schema；未知键警告
`router.classify` / `suggest` / `accepted` / `check_row`	lint + agent	class 或 `SPLIT:a+b`；不是 toolkit
`--work <dir>` CLI	全部 scripts	ledger 在 `<work>/ledger.yaml`
`\sp*` / `\quotebox`	笔记源	下方签名
`F*.request.md`	figure agent	§6 两套模板
`superderive` `\sd*`（v2）	figure agent	v1 不存在

笔记宏（检入 `assets/notes-template.tex` 与 `references/api.md`）

% 锚：hypertarget + label，供 PR 4 用正则 \\splabel\{C1\} 扫描
\newcommand{\splabel}[1]{\hypertarget{sp:#1}{}\label{sp:#1}}
% 可点击引用；排版为等宽 id
\newcommand{\spref}[1]{\hyperlink{sp:#1}{\texttt{#1}}}
% 出处脚注
\newcommand{\spsource}[1]{\footnote{来源：#1}}
% 向量图：读 figures/#2/build/#2.pdf
\newcommand{\spfig}[4][0.92\textwidth]{%
  \begin{figure}[H]\centering
  \includegraphics[width=#1]{figures/#2/build/#2.pdf}%
  \caption{#3\protect\footnotemark}\end{figure}
  \footnotetext{#4}}
% 截图：读 figures/#2/orig.png
\newcommand{\spscreenshot}[4][0.92\textwidth]{%
  \begin{figure}[H]\centering
  \includegraphics[width=#1]{figures/#2/orig.png}%
  \caption{#3\protect\footnotemark}\end{figure}
  \footnotetext{#4}}
% 短原文；#1 = 标题（含 §/Eq）
\newtcolorbox{quotebox}[1]{
  enhanced, breakable,
  colback=black!3!white, colframe=black!55, colbacktitle=black!55,
  coltitle=white, fonttitle=\bfseries, title=#1, sharp corners}

用法：\splabel{C1} 放在陈述该 claim 的段首；\spref{C1} 在后文回指；\spsource{§3.2, Eq.(4)} 作句末脚注。quotebox 正文禁止超过约 8 行。图不得放入任何盒子。需要 float（[H]）和 hyperref（\hypertarget）。

对现有包

包	v1	后置
`superfig`	零改动	PR 5：additive example + grammar 一行。不改 `.sty`、不改 lint
`supertensor`	零改动	无
`tensor-formula-viz`	不动（与 `supertensor/README.md` Provenance 一致）	无
`youtube-render-pdf` / `bilibili-render-pdf`	不动；盒子定义复制进 superpaper 模板	不抽共享模板

无 before/after 宏变更。笔记与图的唯一运行时耦合是 相对 notes/ 的路径 figures/F<id>/build/F<id>.pdf（截图为 figures/F<id>/orig.png）。

Data Model Changes

无数据库。磁盘上的 SSOT 是 ledger.yaml。

迁移： schema: superpaper.ledger/v1。破坏性变更加 v2。render_ledger.py 投影随时可删可再生。

id 稳定性： 顶层 retired_ids: [C1, F2, …]。废弃时把 id 写入该数组，并从工作数组删除或保留为不可变的 status: dropped 行。新对象只用下一个未占用整数。lint SP023：非 dropped id ∩ retired_ids ⇒ 失败。不存在「两条同 id（一条 dropped 一条新）」的检查——那已经是 SP002。

Alternatives Considered

A. 做大 `superfig`

把笔记宏、align 推导、主张 role、甚至「文档模式」option 塞进 superfig.sty。

利	弊
一个 skill 名	图尺度 lint 与文档尺度互相污染（一 callout、4 色相、formula 顺序、raw tikz）
	`standalone` 与 `article` 的构建失败语义不同（`build.sh` 对 overfull 零容忍，中文 article 做不到）
	逐步改写会逼出与 `\sfnode` 无关的宏，包变成厨房水槽
	与「为何从 tensor-formula-viz 拆出 supertensor」的理由直接相反

否决。 产品决策已定；仓库证据也支持：superfig.sty 文件头自称 “A smaller sibling of supertensor.sty… primitives are generic nodes and edges, not tensor faces.” 它的价值就是小。

B. 一个 mega-skill（读论文 + 两种图 + 推导 + 视频？）

利	弊
用户只记一个名字	SKILL.md 无法保持「瘦 + 按需 references」；与 skill-design-principles 冲突
	youtube 的帧召回纪律和 superfig 的 4 色相纪律写在同一提示词里，agent 会串规则
	无法对「只画一张架构图」保持 `superfig` 的短 description 触发

否决。 触发词污染：用户说「画一张 pipeline」不应拉起读论文流水线。

C. Sibling family（采纳）

与 superfig / supertensor 的拆分理由相同，再加一层文档：

失败模式不同。 图的失败是「编译干净但几何/语义在撒谎」（shards 没铺满、未转置却标 (K^\top)）。笔记的失败是「编译干净但漏 claim、符号漂移、路由错引擎」。推导图的失败是「把改写画成假拓扑」。三种失败要三套不变量、三套 lint。
原语不同。 nodes/edges ≠ faces/axes ≠ steps/justification。共用宏包只会让最小语法选择失效。
构建目标不同。 standalone 一页图 vs article 讲义 vs（v2）又一页 standalone 图。
风格复制可接受。 两套包已经复制 palette；第三套 figure 包（superderive）继续复制。文档层连 palette 都不共享（youtube 盒子颜色）。抽取 superstyle 的时机是第四个 figure 包出现之后，不是现在。

superpaper 这个名字放文档层，避免 paper-render-pdf 暗示它是 youtube 的克隆（源、出处、公式规则都不同）。

曾短暂考虑、已丢弃的小方案

Markdown ledger： 对人友好，对 PR 4 的 lint 不友好。改为 YAML + 只读 Markdown 投影。
\input standalone TikZ 进笔记： 省一次 PDF。会把 Package superfig Warning 打进笔记 log，并迫使笔记 build.sh 解释图尺度警告。否决。
v1 就抽 notes 模板共享包： 要改 wdkns-skills，违反 non-goal。复制盒子。

Security & Privacy Considerations

本 skill 是本地、单用户、不可信 PDF 的批处理，不是服务。威胁模型小但具体：

威胁	严重度	缓解
arXiv id / 路径注入 `ingest.sh`	高	id 正则；路径不当作 shell 拼接；用数组传参
解包 e-print 后编译/执行	高	禁止对 e-print 跑 latex/make；只当文本读
恶意 PDF 的工具链漏洞（poppler）	中	本地可信用户假设；不把 ingest 暴露成网络服务
把受版权论文提交进 git	中	`work/` gitignore；`examples/` 只用自造 fixture
ledger / 笔记里粘贴隐私批注	低	不上传；无遥测
figure agent 读整篇论文导致提示词膨胀 / 数据扩散	低	request 文件隔离；figure agent 禁止读 `source/`

无认证、无多租户、无密钥。ingest.sh 只访问用户给出的本地路径与 arXiv。

Observability

不是线上服务。可观察性 = 本地构建纪律（抄 sibling，但指标不同）：

信号	来源	处理
preflight 0/1/2	`preflight.sh`	1/2 必须在交付中说出口（对标 `superfig/references/fallback.md`）
ingest 页数、`sha256`、是否拿到 e-print	`source/meta.yaml` + `run.log`	主 agent 写进笔记书目卡片
lint 失败列表	`!! {path}` 后跟缩进 `line N: SP00X …`（与 `superfig/scripts/lint.py` 相同）	`build.sh` 非零退出
路由冲突	`SPLIT:` / toolkit mismatch	失败，不静默改 toolkit
笔记 TeX	`Missing character`、undefined ref	失败
笔记 TeX	Overfull	记录在 `run.log`，不失败
图 TeX	sibling `build.sh`	图目录内失败；主笔记 build 若 `status: included` 缺 PDF 再失败
claim 覆盖	core 缺 `\splabel`	失败
耗时	`run.log` 时间戳	人工；目标见下

量级目标（单用户，12 页、2 张重绘图）：

ingest（已有 PDF）：< 30 s（pdftotext + 120 dpi 页渲染）
ingest（arXiv 冷下载）：受网络限制，60–120 s 可接受
单张 sibling 图：build.sh 5–20 s（与现仓库 superfig/examples/pipeline.tex 同量级）
笔记两遍 xelatex：10–40 s
Agent 墙钟（多 agent）：15–40 min，主要在模型，不在脚本

无 metrics backend、无 alerting。CI 就是 scripts/test.sh。

Rollout Plan

本地 skill。开关是 lint 码启用表 + SUPERPAPER_PHASE（缺省 1）。依赖链是 1 → 2 → 3 → 4；PR 5 与 PR 6 可与该链并行；只有 PR 7 把 phase 默认改为 2。

PR 1：skill 可跑无委派笔记。router.py 完整（class / ACCEPTED / SPLIT / check_row），但 lint 不跑 SP010–SP016。SKILL 写「委派是后续 PR」。
PR 2：启用 SP010–SP016；superfig 委派 example（出生即带 \splabel）。
PR 3：supertensor 委派 example（同样自带 \splabel）。
PR 4：启用 SP020–SP024。example 不得返工。
PR 5：optional，只动 superfig/examples + grammar 一行。
PR 6：落地 superderive/ 宏包与测试。不改 router 缺省 phase，不改 SP022。
PR 7：SUPERPAPER_PHASE 缺省 2；关掉 SP022；加 derive-delegate example。

回滚： 删/回退对应目录即可。v1 对 sibling 零改动，回滚 superpaper 不会留下 sty 垃圾。PR 5 回滚只删 example 与 grammar 那一行。PR 7 回滚即回到 phase 1，宏包可留。

降级路径（references/fallback.md）：

无 XeLaTeX：仍交 ledger.yaml + Markdown 笔记；声明 PDF 未产出。
无 pdftotext：只接受 tex / excerpt。
sibling 缺失或 figure build.sh 失败：该图降级为 align 或 screenshot，ledger 写 status: dropped + 原因；笔记仍须能编过。

Risks

风险	严重度	机制	缓解
选错 toolkit（框图当 tensor 画，或反过来）	高	图「看起来对」但撒谎；正是 sibling 存在的理由	可执行 `router.py`；跨类强制拆图；request 里写死 grammar
符号漂移（正文、符号表、图 caption 三套名字）	高	长论文 + 多 writer	YAML SSOT；`\splabel`；consistency agent；lint；`terms[].aliases`
长论文召回失败	高	youtube README 已承认的「AI extraction 漏召回」	切段 + overlap；页渲染召回；可选 reviewer 只反馈不改；excerpt/body-only 默认
superfig 契约被慢慢污染	高	「顺便加个宏吧」	v1 零改动；本设计只允许 PR 5 加 example；评审检查表写明
笔记 build 误用图尺度失败条件	中	中文 article 全是 overfull	`build.sh` 明确不把 overfull 当失败；lint 禁止笔记加载 figure sty
standalone 嵌入方式选错	中	class 冲突 / 警告泄漏	只 `\includegraphics` PDF
YAML 数学引号把公式写坏	中	outline agent 产出非法 YAML	example + schema；lint 先解析；字面块 `
Codex 不 spawn，单上下文丢细节	中	平台约束	SKILL 内可粘贴配方；单 agent 阈值写清
把论文原图当「已经可视化」	中	架构图截图无法审计语义	路由表：架构优先重绘
`superderive` 延期导致推导体验差	低	v1 用 `align` 是刻意的	公式三拍 + 展开规则已够教学；图是增强
e-print 解包炸弹	低	恶意 tar	限制解压大小/文件数（ingest.sh）；永不编译
工作目录塞进 git	低	大二进制 + 版权	gitignore；CI 不跑 ingest 网络

What “done” looks like

v1（本设计的实现完成线）

目录 superpaper/ 按上文树存在，./scripts/preflight.sh 与 ./scripts/test.sh 在干净 TeX 环境下绿。
Agent 仅读 SKILL.md + 按需 references/ 能走通：摘录 → ledger.yaml → 中文 notes.tex → notes.pdf。
公式三拍、\splabel、书目卡片、本章小结、总结与延伸，都在模板注释和 pedagogy 里写死。
Router 对决策表有单测；跨类 signals 必须拆图。
至少一个 superfig 委派 example、一个 supertensor 委派 example（图 PDF 预构建）。
笔记源加载 superfig.sty 会被 lint 拒绝。
toolkit: superderive 会被 lint 拒绝，并提示用 align。
superfig/、supertensor/、wdkns-skills/ 的 diff 为空。

v2

superderive/ 以 superfig 同构形状存在，一张 golden rewrite 图 + 负例 lint。
PR 7 把 accepted("derive") 扩为 {align, superderive} 并停掉 SP022；example 增补一个委派。suggest() 仍然返回 class derive，不是 toolkit 名。
PR 5 的 argument-map golden 可先于或后于 superderive 独立合并。

Key Decisions

按层拆 sibling，不升级 superfig。 文档失败模式、图失败模式、推导图失败模式需要三套不变量。这与 superfig 从「通用图」里把张量面拆给 supertensor 的理由相同。
superpaper 是编排 skill，不是 .sty。 对标 youtube-render-pdf，不对标 superfig.sty。v1 不引入 superpaper.sty。
「抽象公式图像化」是 router，不是第三套画笔。 suggest() 返回 class（numeric|raster|tensor|derive|fig|none|SPLIT:…）；ACCEPTED[class] 才是 toolkit 集合（numeric → {screenshot, matplotlib}，raster → {screenshot}）。
Ledger 用 YAML + draft-07 + jsonschema。 未知键 lint 警告、schema 不 additionalProperties: false。不靠 agents/openai.yaml 当理由。
v1 对 superfig / supertensor / wdkns-skills 零改动。 唯一允许的后续触碰是 PR 5 的可加性 example。
唯一工作根 --work；ledger 在 <work>/ledger.yaml；笔记路径一律相对 notes/。 \spfig 与 figures[].include 同形。
House style：figure 包继续复制 muted palette；笔记盒子继续复制 youtube 的蓝/黄/红。 v1 不抽 superstyle。
v1 逐步推导用 align（derivations[].figure = null），不用假框图。 可选 toolkit: align bookkeeping 行没有 PDF。
主张图用现有 \sfnode/\sfarrow + 四个 role 名。 不改 .sty。
symbols[].kind 以 semantics.md 左列为 canonical；斜杠右侧是别名；scalar/set 是文档层扩展（d_k 是 shape parameter）。
必须拆 agent 当且仅当：页 > 12 ∨ 顶层节 > 4 ∨ 重绘 ≥ 2 ∨ 用户 spawn。 9–12 页落在单 agent。Writer 按讲义节切，不按 coverage.sections_in。
examples 用自造 fixture，不提交论文 PDF。出生即带 \splabel。
笔记 build.sh 不因 overfull 失败；图的 build.sh 保持零容忍。
Figure agent 只看见 F*.request.md；截图走 screenshot.sh（主 agent）。
e-print 只读不编译。id 退役进 retired_ids。拆分只用下一个整数，不用 F1a。
PR 链 1→2→3→4 可审但后条依赖前条；phase 默认只在 PR 7 翻转。
lint.py 先 normalize symbols[].kind 再 SP001。 check_row 的 class/toolkit 失配是 SP010/SP011；include/status 是独立码 SP013–SP016。截图主路径是 pdftoppm -r 200，不是 pdfimages。

Open Questions

在已给产品决策和仓库约束下，实施所需的产品选择已经闭合。下列两项不阻塞 v1，有偏好再改：

PR 2/3 的委派 example 用哪条自造 claim？ 默认改编 superfig/examples/pipeline.tex（前向 + 侧路损失）和 supertensor/examples/mha-causal.tex 的教学点，写成「论文摘录 fixture」，避免引入新的科学内容。若希望 example 更「像一篇真论文」，再换。
SUPERPAPER_PHASE 升 2 的时机。 已定为 PR 7（superderive/scripts/test.sh 全绿之后），不绑在 PR 6 的 sty。

无需用户在实现前回答即可开工 PR 1。

References

/home/carry/myprj/tools/skills/superfig/SKILL.md — 文档层对标的「瘦 skill + ledger-before-draw + Output 三件套」
/home/carry/myprj/tools/skills/superfig/README.md — sibling 目录契约、lint-on-warning 哲学
/home/carry/myprj/tools/skills/superfig/references/{grammar,api,style,checklist,layout,antipatterns,fallback}.md
/home/carry/myprj/tools/skills/superfig/assets/superfig.sty — \sf*、palette、role registry
/home/carry/myprj/tools/skills/superfig/scripts/{preflight.sh,lint.py,build.sh,test.sh}
/home/carry/myprj/tools/skills/superfig/examples/{pipeline,branch-architecture,state-flow,dependency-graph}.tex
/home/carry/myprj/tools/skills/supertensor/SKILL.md、README.md（含 Provenance）
/home/carry/myprj/tools/skills/supertensor/references/semantics.md — 符号 kind 的单一来源
/home/carry/myprj/tools/skills/supertensor/references/api.md — \st* / \stdim / \stsetrole
/home/carry/myprj/tools/skills/wdkns-skills/skills/youtube-render-pdf/SKILL.md
/home/carry/myprj/tools/skills/wdkns-skills/skills/youtube-render-pdf/assets/notes-template.tex — 盒子与书目页
/home/carry/myprj/tools/skills/wdkns-skills/skills/bilibili-render-pdf/SKILL.md — 降级阶梯
/home/carry/myprj/tools/skills/wdkns-skills/README.md — 多 agent 配方与 reviewer 查漏
/home/carry/myprj/tools/skills/wdkns-skills/skills/tensor-formula-viz/ — 保持原地不动
/home/carry/myprj/tools/skills/wdkns-skills/templates/writing/readme.md
/home/carry/.grok/bundled/skills/skill-design-principles/SKILL.md
/home/carry/.grok/bundled/skills/create-skill/SKILL.md

PR Plan

1→2→3→4 是依赖链：每条可单独审查，但 2/3/4/7 不能在没有前驱的情况下合并。5 与 6 可并行。不要再说「每条独立可合并」。

PR 1 — `superpaper` 脚手架 + SKILL + ledger + 笔记模板（无出图委派）

Title： superpaper: scaffold skill, ledger schema, and notes template
Files/components：
- 新建 superpaper/SKILL.md、README.md、agents/openai.yaml
- assets/{notes-template.tex,ledger.schema.yaml,ledger.example.yaml}（schema = §3 全文；模板含全部 \sp* / \quotebox）
- references/{input,ledger,router,pedagogy,api,checklist,antipatterns,fallback}.md；figure-request.md / agents.md 可先骨架
- scripts/{preflight.sh,ingest.sh,lint.py,router.py,render_ledger.py,build.sh,test.sh}
- examples/excerpt-toy/（一棵 --work 树：ledger.yaml + notes/notes.tex + notes/sections/；每个 core claim 已有 \splabel；align 推导；无 sibling）
- tests/ledger-valid.yaml
- tests/ledger-invalid/{missing-paper-id.yaml,bad-toolkit.yaml,duplicate-id.yaml}
- tests/loads-sty/、tests/notes-smoke/（迷你 --work 树，不是扁的 .tex）、tests/router_test.py
Lint 码启用： 仅 SP001 SP002 SP003
test.sh 跑： --ledger 测 schema/id；lint.py --work tests/loads-sty 测 SP003；build.sh --work 编 notes-smoke 与 excerpt-toy；再跑 router_test.py（含 check_row 的 SP010–SP016 单测，但 lint 进程不启用这些码）。不放跨类未拆分、缺 \splabel、缺 request 的 fixture。
Dependencies： 无
Description： --work 约定落地。router.py 完整（classify/suggest/accepted/check_row），单测钉 class、SPLIT 与 include/status 谓词，但 lint 不调用 check_row。ingest 支持 --arxiv/--pdf/--tex/--excerpt，页渲染改名为 pg-%03d.png。preflight 按 §10 分档。jsonschema + PyYAML 是依赖。

PR 2 — 路由 lint 接线 + 嵌入约定 + superfig 委派 example

Title： superpaper: wire router lint and superfig include convention
Files/components：
- references/{figure-request,agents}.md 写满（§6 / §7）
- scripts/lint.py：启用 SP010 SP011 SP012 SP013 SP014 SP015 SP016（即开始调用 check_row）
- scripts/screenshot.sh（pdftoppm -r 200 主路径；crop_bbox 缺 magick 则失败）
- examples/pipeline-delegate/：一棵 --work 树；§6 的 F1.request（1:1 pipeline.tex，at 含 ($…$)）+ 预构建 notes/figures/F1/build/F1.pdf + \spfig + \splabel 已在
- tests/ledger-invalid/{mixed-signals.yaml,toolkit-mismatch.yaml,missing-request.yaml,none-not-dropped.yaml,align-has-include.yaml,included-null-include.yaml,screenshot-bad-include.yaml}
- SKILL.md 补委派步骤
不改： router.py 决策表（已在 PR 1）。本 PR 只接线。
Lint 码启用： SP001–SP003 + SP010–SP016
Dependencies： PR 1
Description： 笔记相对路径 + sibling build.sh 命令行写进 example README。CI 编笔记，不重跑 superfig。零改 superfig/。

PR 3 — `supertensor` 委派 example

Title： superpaper: supertensor delegation example
Files/components：
- examples/tensor-delegate/（§6 的 F2 request + 预构建 PDF + \splabel）
- references/figure-request.md 挂上 supertensor 剖面（若 PR 2 已写入则本 PR 只加 example）
- 可选：再加一个 mixed-signals fixture 若 PR 2 已覆盖则不必
新 lint 码： 无
Dependencies： PR 2
Description： 证明 axis 只能配 supertensor。零改 supertensor/。

PR 4 — 笔记一致性 lint（符号表、claim 覆盖）

Title： superpaper: consistency lint for claims and symbols
Files/components：
- lint.py：启用 SP020 SP021 SP022 SP023 SP024
- tests/ledger-invalid/{unlabeled-core.yaml, missing-include.yaml, superderive-v1.yaml, retired-reuse.yaml, dangling-claim.yaml}
- references/{checklist,antipatterns}.md 补漏 claim / 符号漂移
禁止： 回头改 PR 1–3 example 补 \splabel（它们出生就必须带）
Lint 码启用： 全表 SP001–SP024（v1）
Dependencies： PR 3（链上；技术上只依赖 PR 1 的 example 已有 label，但按链合并以免测试矩阵分叉）
Description： consistency 的机械部分变成 build 失败。符号未使用仍只警告。render_ledger.py 若 PR 1 已有则本 PR 不改。

PR 5 —（可选）superfig argument-map golden（可加性）

Title： superfig: additive argument-map example using existing primitives
Files/components：
- 仅 superfig/examples/argument-map.tex（+ 其 build/ 产物若仓库习惯提交）
- superfig/references/grammar.md 表格加一行
- 可选：superfig/SKILL.md「When to use」加半句
- superfig/scripts/test.sh 会自动捡起 examples/*.tex（现有通配符）——必须让这张图 lint/build 干净
Dependencies： 无（可与 superpaper PR 并行）。若要在笔记 example 里引用，则依赖 PR 2
Description： 四个 role（claim/assumption/lemma/evidence）+ \sfnode/\sfarrow。不改 .sty，不改 lint 规则，不加原语。4 色相预算内。这是本设计允许的唯一 superfig 触碰。

PR 6 — phase 2：`superderive` 脚手架

Title： superderive: scaffold stepwise derivation figure toolkit
Files/components：
- 新建 superderive/ 整树（见 Layer 2 目录）
- assets/superderive.sty 最小：\sdsetrole、\sdstep、\sdreason、\sdmeaningbox、cursor 行、palette
- examples/rewrite-cancel.tex + tests/smoke.tex + lint 负例
- scripts/{preflight.sh,lint.py,build.sh,test.sh}（复制 superfig 骨架，不抽库）
- superpaper/scripts/router.py 不改缺省 phase；不动 SP022
Dependencies： 无硬依赖。建议 PR 1–4 已合并
Description： 证明「取消一项」能被看见。不往 superfig.sty 加宏。phase 翻转留给 PR 7。

PR 7 — router 打开 `superderive`（唯一改缺省 phase 的提交）

Title： superpaper: route rewrite-figure to superderive
Files/components：
- router.py：phase 缺省 2；仍可读 SUPERPAPER_PHASE
- lint.py：停用 SP022
- examples/derive-delegate/ + references/router.md
Dependencies： PR 6、PR 4
Description： 单独一记，回滚路由不必回滚宏包。suggest() 仍返回 class derive。

本文是实施规格。第一张 PR 按 PR 1 的文件列表脚手架即可开工，不必再做一次产品选型。

93 KiB Raw Blame History Unescape Escape