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metadata

name: check-section-logic-consistency
description: >-
  Check whether abstract, introduction, method, experiments, and conclusion use
  consistent terminology, claims, assumptions, and closure structure. Use when a
  paper feels internally inconsistent, has claim drift, or different sections
  appear to promise different contributions. Output is a consistency report and
  repair plan.
metadata:
  owner_model: ParadoxGPT-Checker-4B
  skill_family: checker
  version: '0.1'
  output_type: diagnosis
  default_language: zh
  trigger_keywords:
    - logic consistency
    - section consistency
    - claim drift
    - terminology
    - contradiction
    - 前后一致
    - 逻辑
  required_inputs:
    - paper_sections
  optional_inputs:
    - claim_list
    - terminology_list
    - reviewer_concerns
  handoff_to:
    - check-claim-evidence-alignment
    - build-intro-argument-chain
    - rewrite-abstract-with-commitments

Check Section Logic Consistency

Purpose

检查论文各章节是否讲的是同一个故事：abstract 的承诺、intro 的 gap、method 的设计、experiment 的证据、conclusion 的总结是否一致。这个 skill 关注跨章节漂移，而不是单点 claim 证据。

When to Use

• 读起来感觉 abstract、intro、method、experiment 各讲各的。
• 术语在不同章节含义变化。
• 贡献从 intro 到 conclusion 被放大或换了目标。

Do Not Use

• 只检查 claim 是否有证据 → 用 check-claim-evidence-alignment。
• 需要重建 introduction 论证链 → 用 build-intro-argument-chain。
• 只改 abstract → 用 rewrite-abstract-with-commitments。

Required Inputs

• paper_sections: abstract、introduction、method、experiment、conclusion 的文本或摘要。
• claim_list: optional，已抽取 claims。
• terminology_list: optional，关键术语清单。

Output Contract

输出必须至少包含：

1. terminology_inconsistencies - 术语漂移或定义不一致。
2. claim_drift - claim 在章节之间变大、变小或换目标。
3. missing_closure - 某章节提出但后文没闭合的承诺。
4. contradictions - 明确矛盾或隐含冲突。
5. repair_plan - 按优先级修复。

Procedure

1. 抽取每个章节的主 claim 和关键术语。
2. 对齐同一术语在不同章节的定义和作用。
3. 检查 intro 的 gap 是否真的由 method 回应。
4. 检查 experiments 是否测试 abstract/conclusion 的核心承诺。
5. 输出 repair_plan，优先修会误导 reviewer 的 drift。

Quality Bar

一个好的输出必须：

• 指出具体章节间的不一致，而不是泛泛说逻辑不顺。
• 区分 terminology drift、claim drift 和 missing closure。
• repair_plan 能说明改哪一节最划算。
• 不把合理的逐步细化误判为矛盾。

一个差的输出：

• 只做全文摘要。
• 把所有表达差异都当 inconsistency。
• 不指出修复位置。

Failure Modes

• 过度严格：术语自然细化不等于漂移。
• 漏掉 conclusion 扩张：结论常把 claim 写大。
• 忽视方法目标：method 优化的目标和 intro 诉求不一致。
• 只看字面：同义改写不一定不一致，要看 claim 范围。

Handoff

• 如果漂移本质是证据不支撑 claim → check-claim-evidence-alignment
• 如果 intro 链条需要重建 → build-intro-argument-chain
• 如果 abstract 承诺与正文不一致 → rewrite-abstract-with-commitments

Example

Input:

paper_sections:
  abstract: claims scalable interaction for long-horizon reasoning
  introduction: motivates memory failures
  method: introduces interaction budget scheduler
  experiments: tests task success, not memory consistency
  conclusion: claims general agent memory improvement

Output:

terminology_inconsistencies:
  - “memory” in intro means persistent state, but method only changes interaction scheduling.

claim_drift:
  - abstract: interaction scaling.
  - conclusion: agent memory improvement. This shifts the contribution target.

missing_closure:
  - intro's memory failure motivation is not tested by experiments.

contradictions:
  - no direct contradiction, but contribution framing drifts.

repair_plan:
  1. Reframe intro around interaction budget, not memory.
  2. If keeping memory framing, add memory consistency diagnostic.
  3. Rewrite conclusion to match tested interaction claim.