本文件把抽象的 10 阶段 + 2 闸门落成一条具体的 trace：用一个示例研究问题，逐阶段展示 每步调了什么 skill、产出了哪个文件、文件里大概长什么样、闸门检查了什么、遇到回退怎么切。 它有两个用途：① 给用户看「跑完到底得到什么」；② 给编排器当填空范本——
proposal.md、design_register.md、method_gate.md、quality_scorecard.md、response_letter.md该写成什么样， 照着仿写即可。
⚠️ 关于数字：本文件里所有系数、SE、分数都标了「示意」<illustrative>，是占位演示，不是真实 估计结果。真实运行时这些数字必须来自03_analysis/的真实估计（本编排器的铁律：真实优先，绝不 编造，见 SKILL.md「关键约束」）。本示例只示范流程与产物形态，不示范结论。
| 项 | 值 |
|---|---|
| 研究问题 | 中国绿色信贷政策对企业（绿色）创新的影响 |
| 用户输入 | 「我想做绿色信贷政策对企业创新的影响，目标期刊《经济研究》或 J. of Corporate Finance」 |
| 入口路由 | 只有一句话方向 → 从 Stage 1 进入（完整选题漏斗） |
| 交互档位 | 阶段确认（缺省推荐） |
| 目标期刊 | 主：Journal of Corporate Finance；备：《经济研究》（双语候选池） |
| 语言 | 中英双语（先英文稿，后出中文版） |
| 分析后端 | python-statspai（缺省；Stata/R 可在 Stage 0 改选） |
触发后 Stage 0 静默完成：取北京时间、判入口、
AskUserQuestion一次问清五件套、init_workspace.sh铺骨架、写00_meta/workflow_state.json（entry_stage=1, mode=stage-confirm）。
调用：econfin-idea-finder（输出重定向到 01_proposal/candidates/）→ 并行 subagent 各调
Econfin-Proposal+novelty-check → Significance-Search → journal-digest（重定向）。Stage 1 同时加载
literature-and-positioning.md 做结构化检索 + 文献矩阵。
5 路并行 subagent 各走一条检索通路（关键词 / 引文滚雪球 / 顶刊目录 / 对照设计 / 中文专线），
去重后 01_proposal/lit/corpus.md 收 118 条、核心集 12 条。查新分数就是对着这 12 条打的——
novelty-check 给 9.2 分时注明「相对 JCF 2023 / HSSC 2024 / FRL 2024 三条前作」，分数因此可复核。
literature_base.reused_by 最终记满三项：novelty（本阶段）、related_work（Stage 5）、
reference_verify（Stage 9 用 corpus 当白名单，筛出 1 条 ref.bib 里查无实据的条目）。
文献矩阵（01_proposal/lit/lit_matrix.md，节选）让白space可见：
| Citation | Setting | Identification | Outcome | Relation to us |
|---|---|---|---|---|
| JCF 2023 (green credit obstacles) | 中国 A 股 | 2012 GCG DiD | 融资约束 | 他们看融资约束，我们看绿色创新产出 |
| HSSC 2024 (real vs fake green) | 中国 A 股 | DiD | ESG 表现 | 他们提「策略性漂绿」，我们区分实质 vs 策略性绿色专利 |
| FRL 2024 | 中国 A 股 | DiD | 绿色创新 | 他们只看总量，我们做专利质量分解 + HonestDiD |
→ 白space：区分实质性 vs 策略性绿色创新，并用现代 DiD 稳健性（HonestDiD）做识别。
贡献句（按 writing-craft.md §3 三槽 + literature-and-positioning.md §4）：
我们是第一个区分绿色信贷政策对实质性与策略性企业绿色创新差异影响的研究；相对最接近的 FRL(2024)，增量在于绿色专利质量分解 + 现代 DiD 稳健性；这一点重要，因为「漂绿」会让总量效应高估 政策的真实环境收益。
critic 审阅（01_proposal/critique.md）：用 Edmans 红线查——非 convex（机制是「信贷约束→创新方向重配」
而非 trivial 推导）、非 just-another-determinant（有「质量 vs 数量」张力）、非纯地理复制（有制度性新意）。
✅ 贡献过关。
定稿 proposal.md 写死合同：
Y = 企业绿色创新（绿色专利申请数，分实质性[发明]/策略性[实用新型]）
X = 受绿色信贷政策约束（两高行业 × 2012 后）
M = 信贷融资约束（机制）
识别 = 政策 DiD（2012 绿色信贷指引，两高行业为处理组）
样本 = 中国 A 股上市公司 2007–2021
目标期刊 = JCF（主）/《经济研究》（备）
阶段闸门摘要卡（阶段确认档）：3 个 ≥9 分候选 → 用户选定上述题；红旗：无。→ 放行 Stage 2。
调用：data-fetcher → data-cleaning；同时加载 reproducibility-pack.md §2
从这一步就记 provenance。
数据源 + provenance（02_data/codebook.md，每源一条）：
- 企业财务：CSMAR（注册后下载，付费机构授权）→ 不可随包分发，只留拉取脚本。
- 绿色专利：CNRDS 绿色专利库 + CNIPA（按 WIPO IPC 绿色清单标记）。
- 两高行业清单：生态环境部重污染行业目录（2008 分类）映射到 CSRC 行业码。
派生变量：green_patent_app（绿色专利申请数+1 取对数）、treat（两高=1）、post（≥2012=1）、
控制集（size, lev, age, roa, soe，均为处理前度量——按 threats-to-validity.md §3
标注「前处理」，无后处理变量进主设定）。
citation-and-temporal-integrity.md §2.2 落 00_meta/citation_integrity_log.md
§2 时发现：2012 年内的政策冲击使「年末」控制变量偷看了处理后信息（feature look-ahead），该行判 risk。
修复：控制集统一滞后到 t−1（2011 年末），并在 sample_audit.md 与 evidence ledger 同步；重跑
python3 scripts/check_citation_integrity.py <ws> 的 §2 全部回到 pass 后才放行。绿色专利用申请数
（green_patent_app）而非授权数，规避「授权滞后回填到申请年」的另一处 look-ahead。
sample_audit：合并键（stkcd×year）唯一；raw→clean→estimation sample 的 N、treated/control 数、 2012 treatment timing、近似平衡面板、winsorize 1%、省级聚类数均已落表。✅ → 放行 Stage 2.5。
测量效度（measurement-and-data-quality.md）：绿色专利用 IPC 绿色清单
识别，属代理变量——清单口径 2017 年扩容过一次，跨年不可比。处理：全样本统一用 2017 版清单回溯重编，
差异写进 02_data/measurement_audit.md，并把「测量误差（分类误差，可能低估处理效应）」这一行登记进
design risk ledger。
数据到手、一个估计都还没跑的时点锁主设定。这是全流程唯一一个「什么都还看不到」的位置， 也正因如此它才有约束力。
locked: 2026-03-14 09:20 Asia/Shanghai
lock_commit: 7c1f9ab
locked_before_estimation: yes
primary_design: staggered DiD (2012 GCG rollout)
Confirmatory Hypotheses (2 条)
| H1 | 绿色信贷指引提高实质性绿色专利 | green_patent_sub | ATT | CS(2021) group-time; cluster=province | + |
| H2 | 对策略性绿色专利无显著影响 | green_patent_util| ATT | 同上 | 0 |
Primary Specification Lock
- main estimator: Callaway-Sant'Anna group-time ATT（not TWFE：交错处理）
- 控制集: 规模、杠杆、ROA、产权性质（**锁定；事后不再增删**）
- standard errors / clustering: cluster = province（30 个 → 同时报 wild bootstrap）
- multiple-testing plan: 2 个 outcome 做 Romano-Wolf
- 异质性维度（预先指定）: 产权性质、地区环境规制强度。**其余异质性一律 exploratory**
- MDE: 当前样本对 H1 的 MDE = 0.061（α=.05, power=.8）
派一个 §S2_5 审阅 subagent 挑「锁不住」的地方，它退回一条：控制集写着「必要时加入行业趋势」—— 这是个未登记的研究者自由度，改成锁定「行业×年份固定效应」后再锁。
锁之后发生了什么：Stage 3 跑出来平行趋势对 green_patent_util 不成立，改用 stacked DiD。
这是偏离，登记进 Deviations 表（原因、时点、对 claim 强度的影响）。因为登记了，H2 仍算确认性结果；
若不登记，它只能降级为 exploratory。同一阶段还发现「地区数字化水平」的异质性很漂亮——
它不在锁内，所以只能写成 exploratory，不能进摘要当主发现。
这一步买到了什么：Stage 8 审稿人问「你们是不是试了很多设定」时，答案是一份带 commit hash、 时间戳早于所有结果的锁 + 一张偏离表，而不是一句「我们没有」。
先注册设计（03_analysis/design_register.md，按 research-grade-methods.md §2）：
Estimand: ATT（两高企业因政策的绿色创新增量）
Treatment: 两高行业 × post-2012；Comparison: 非两高 A 股企业
识别假设: 平行趋势（政策前两高/非两高绿色创新趋势平行）
主估计量: TWFE DiD（firm + year FE, 省级聚类）
必需诊断: 事件研究图、预趋势功效、HonestDiD、PSM-DiD、安慰剂时点
替代估计量: PSM-DiD；若交错性显现 → Callaway-Sant'Anna
失败回退: 预趋势不过 → HonestDiD 报破点 + 缩 claim / 换 PSM-DiD
估计 + 稳健性矩阵并行（§S3 模板，每个 subagent 自己写盘到 03_analysis/robustness/）：
- 基准 TWFE：
treat×post系数0.18***（绿色专利申请弹性）。 - 事件研究：leads≈0（图
event_study.png）。 - 预趋势功效（
pretrends，按design-transparency.md§4）：80% 功效下可侦测斜率 0.03。 - HonestDiD：破点
M=1.4——违背需超 1.4× 最大预期违背才翻盘。 - 质量分解：实质性（发明）
0.06vs 策略性（实用新型）0.21***→ 印证「漂绿」张力。 - PSM-DiD、安慰剂时点（2009 假政策）、替换两高清单、剔除碳交易试点城市（应对并发政策，
threats-to-validity.md§2 第 5 行）。
⚠️ 回退演示：假设初轮事件研究发现 2010–2011 轻微预趋势。按 design_register 的失败回退分支： 不硬写因果 → 加 HonestDiD 报破点 + 把主 claim 从「提升绿色创新」收紧为「提升策略性绿色创新、对 实质性创新无稳健证据」。回退记入logs/stage_3.md与workflow_state.json.decisions。
🔬 Method Gate（03_analysis/method_gate.md，§MG subagent 审计）：
| Required artifact | Path | Present? |
|---|---|---|
| Sample / estimand audit | 02_data/sample_audit.md | yes |
| Design register | 03_analysis/design_register.md | yes |
| Main estimate | 03_analysis/results/main_results.json | yes |
| Event study + pretrend power | robustness/event_study.png, pretrends_power.json | yes |
| HonestDiD | robustness/honest_did.json | yes |
| Robustness matrix (≥6 项) | robustness/ | yes |
| Reproducible scripts | 03_analysis/did_estimate.py | yes |
Status: PASS · Hard flags: none（预趋势经 HonestDiD 处理，claim 已相应收紧）→ 写
workflow_state.json.method_gate.status=pass。→ 放行 Stage 4。
调用：table（三线表）+ figure。产出主表（OLS/TWFE/PSM-DiD 三列）、事件研究图、机制图、
质量分解表，并写 04_results/exhibits_index.md（每张表/图 ↔ 论点 ↔ 生成脚本行号，兼作复现包第 14 节原料）。
critic 检查表注齐全（样本量、聚类层级、星标定义）。→ 放行 Stage 5。
调用：paper-writer，加载 writing-craft.md（引言五段、解剖结构、量级纪律）+
threats-to-validity.md（识别段写「Threats to Identification」预防段）。
引言五段（Head 公式）：Hook（漂绿争议）→ Question（绿色信贷是否真提升实质创新 + 先给答案）→ Antecedents（点名 JCF2023/HSSC2024/FRL2024）→ Value-added（3 条贡献列表）→ Roadmap（英文稿压一句）。
识别段先发制人列威胁：并发政策（剔碳交易试点）、两高分类粗糙（替换清单）、漂绿（质量分解）、
预趋势（HonestDiD 破点）——每条指向 robustness/ 真实 artifact。
结果段量级纪律（writing-craft.md §7）：策略性绿色专利 +0.21 换算成
「约 1.2 件/企业·年」，并明说「实质性创新无稳健证据，政策的环境收益可能被专利总量高估」。
critic 审阅 draft_audit.md：引言五段齐、贡献句锋利、结果克制。→ 放行 Stage 6。
-
Stage 6（结构层，段落及以上）：调
paper-pipeline（内部 polish→self-revise→style→polish→reference-verify）， 对齐 JCF 房风（writing-craft.md§10）。prompt 里写明本阶段只做结构层： 论证链、节内完整性、表图指代——逐句措辞留给 Stage 7 一次做完，否则这轮润色会被 Stage 7 重写覆盖。 本阶段的reference-verify是全量基线，建立citation_integrity_log.md初始台账； Stage 7/8 此后只验 diff 触及的条目。产出06_polish/main.tex+ref_verify_report.xlsx。 -
Stage 7：先跑
de-aigc-skills（48-de-AIGC-skills，中英双语六步闭环）——英文正文与中文版都走它， 第 1 步先出07_dehumanize/aigc_audit.md审计表（本例命中 EN02 -ing 尾巴 ×7、EN10 过度断言 ×3、 ZH01 四字套话 ×5），第 2 步把"proves that the reform caused"降级为"is associated with"（DiD 平行趋势 只支持这一强度，与evidence_ledger.md一致），第 4 步五维加权 44 分放行。再做机械收尾：英文readability、中文fix-chinese+chinese-quote-converter。并行 subagent 分章节处理，写回07_dehumanize/main.tex。只动句子及以下——段落顺序和小节归 Stage 6。 -
Stage 7 出口的数字零漂移闸门：
python3 scripts/check_manuscript_numbers.py <workspace>。 本例第一次跑就抓到一处：并行改写第 4 节的 subagent 把样本量24,518写成了24,158（drift:inert+anchors双双 FAIL）。人工逐项 diff 两百段稿子不可能可靠发现这一处， 机械闸门 3 秒定位。改回24,518后复跑通过，manuscript_numbers记unanchored_claims=0 / inert_boundary_drift=0 / waived_claims=1（那 1 条是引自《中国工业统计年鉴》的行业均值，用稿内% pw-number-ok:注明来源）。 -
Stage 7 出口的 AI 使用声明：本阶段刚刚把整篇稿子的语言重写了一遍，所以它必须在离开之前把 自己写进台账——
00_meta/ai_use_disclosure.md追加| 7 | text | Claude Opus 4.6 (2026-02) | 重写第 1–6 节以提升可读性 | read-and-edited | 王磊 | yes |， 中文版摘要另起一行translation。跑python3 scripts/check_ai_disclosure.py <workspace>： 本例第一次跑 B4 FAIL——并行 subagent 只写了降味稿、没碰台账，而stages.7_language_dehumanize已置done。补行后通过。这条闸门存在的全部理由就是这一幕：Stage 7 的职责是让 AI 痕迹消失， 如果没人拦着，它会连声明一起消掉。
Round 1（§QG critic 按 quality-rubric.md 打分，写 00_meta/quality_scorecard.md）：
| 维度 | 分 | 依据 |
|---|---|---|
| ① 贡献锋利度 | 8 | 质量分解张力清晰 |
| ② 识别可信度 | 8 | HonestDiD 破点 + 事件研究 |
| ③ 稳健性完整度 | 6 | 缺「替换聚类层级 + 子样本（国企 vs 民企）异质性」 |
| ④ 解读克制度 | 8 | 量级 + 漂绿边界 |
| ⑤ 写作与结构 | 8 | 五段式到位 |
| ⑥ 引用真实性 | 9 | reference-verify 全绿 |
| ⑦ 可复现性 | 7 | 待补一键重跑命令 |
| 总分 | 54/70 | — |
判定：NOT PASS（卡在维度③=6，总分<56）。回退指令：→ Stage 3 补两项稳健性。累计回退 1/2。
回炉：派 2 个 subagent 补「省级↔行业聚类」「国企/民企子样本」，写盘 robustness/。
Round 2 重评：③ 升到 8，⑦ 补一键重跑命令后升 8 → 总分 58/70，每维≥7，②③⑥无红旗
→ PASS → quality_gate.status=pass、draft_milestone=done。分数轨迹记入 logs/quality_gate.md。
→ 进入 Stage 8。
调用：referee-report（major-revision 口吻）+ paper-referee-revise，加载
peer-review-and-submission.md §2/§3。
审稿报告（五维 + Essential/Desirable 分级）：
- R1.1 [Essential]：两高分类太粗，担心 misclassification。
- R1.2 [Essential]：2013 碳交易试点并发，DiD 可能捕捉政策包。
- R2.1 [Desirable]：能否报实质性创新的 MDE，证明零结果不是功效不足？
Response Letter（逐条、可追溯、有礼）节选：
R1.2（原文）：The 2013 ETS pilots overlap your window... 回应：我们同意。已加稳健性：剔除 7 个碳交易试点城市企业后重估，
treat×post系数从 0.21 变为 0.19（修订稿 §6.3，Table 7 第 3 列），政策包担忧不改变结论。
R2.1 触发补 MDE（
design-transparency.md§3）：实质性创新 MDE=0.05， 「能排除大于 0.05 的效应」写进结果段——把零结果变成有信息量的上界。
critic 复核：每条 Essential 都有实质回应、改稿未引入交叉引用/表号矛盾。→ 放行 Stage 9。
调用：paper-submission + 终审 reference-verify，加载 peer-review-and-submission.md §4/§5/§6。
- 选刊决策序 → 1 主（J. of Corporate Finance，识别口味匹配）+ 2 备（China Economic Review、《经济研究》中文版）→
journal_shortlist.md。 - Cover letter（每刊定制 + desk-reject 自检）：一句话问题 + 一句话结果（带量级）+ fit（点名 JCF 近年绿色金融文）+ 合规声明。
- DAS（
reproducibility-pack.md§5）：CSMAR 受限如实写、CNRDS 公开留拉取脚本 →09_submission/DAS.md。 - AI 使用声明终审：JCF 属 Elsevier 政策族 →
policy_family: elsevier、statement_placement: 参考文献前的独立小节。渲染出的 Declaration of generative AI in scientific writing 覆盖台账里全部 5 个Disclose: yes类别（literature / code / figure / text / translation）， 写明「作者已审阅并对本文内容负全责」，并落进09_submission/main.tex正文——只留在00_meta/等于没写，审稿人看不到工作区。跑python3 scripts/check_ai_disclosure.py <workspace> --final通过，ai_disclosure.status=pass，投稿包才允许replication_pack.status=ready。 - 投稿包 checklist：匿名稿、COI、生成式 AI 使用声明、highlights、终审引用
ref_verify_final.xlsx全绿。
FINAL_REPORT.md：一页流水线复盘表（每阶段调了什么/产出什么/关键数字/回退分支）+ 嵌入 method gate 与质量门评分卡 + 交付清单 + 一键重跑命令。REPLICATION.md（reproducibility-pack.md§3，社科模板 15 节）+ master scriptrun_all.sh：删掉派生产物只跑它，能重建04_results/全部表图。
最终工作区（节选）：
绿色信贷创新_20260620-0430/
├── 00_meta/{workflow_state.json, quality_scorecard.md, intake.md}
├── 01_proposal/{proposal.md, lit_matrix.md, pre_analysis_plan.md, candidates/, critique.md}
├── 02_data/{clean.parquet, codebook.md, sample_audit.md, fetch_csmar.py, data_audit.md}
├── 03_analysis/{design_register.md, method_gate.md, researcher_dof.md,
│ did_estimate.py, results/, robustness/{event_study.png,
│ pretrends_power.json, honest_did.json, spec_curve.png, ...}}
├── 04_results/{main_table.tex, event_study.pdf, exhibits_index.md}
├── 05_draft/ 06_polish/ 07_dehumanize/main.tex
├── 08_review/{referee_report.md, response_letter.md}
├── 09_submission/{journal_shortlist.md, cover_letter.md, DAS.md, highlights.md}
├── logs/{stage_1..9.md, quality_gate.md}
├── REPLICATION.md + run_all.sh
└── FINAL_REPORT.md
- 入口路由按用户手头的东西选起点（这里 Stage 1）。
- 两道硬闸门真的会拦：Method Gate 因预趋势收紧了 claim；Quality Gate Round 1 因稳健性不全 NOT PASS、 回炉后 Round 2 才 PASS——「跑完」不等于「达标」。
- 失败回退是常态：预趋势轻微违背 → HonestDiD + 缩 claim，而不是硬写成功；控制变量 look-ahead →
滞后到 t−1 并重跑
check_citation_integrity.py，而不是装作没看见。 - 每个数字都指到真实 artifact：
main_results.json、robustness/*.json——本示例的<illustrative>占位在 真实运行时全部由真实估计填充。并且这件事是机械验的：Stage 7 出口的check_manuscript_numbers.py抓到了一处改写引入的样本量笔误（24,518→24,158）， 而人工逐项 diff 不可能可靠发现它。 - 两个前置阶段各自买到了具体的东西：Stage 1L 让查新分数可复核、让 Stage 9 的引用终审有白名单； Stage 2.5 让「你们是不是试了很多设定」这个问题有一份带 commit hash 的答案，而不是一句辩解。 注意它们的位置不可挪动——晚一步，两者都退化成事后叙述。
- 四道标准 + 两个新层全程在场：写作（贡献/量级）、复现（provenance/DAS/master script）、评审投稿 （Essential 分级/response/cover letter）、识别威胁（坏控制/并发政策/预趋势）、设计透明度（PAP/MDE/ HonestDiD/设定曲线）、文献定位（矩阵/白space）。
一句话：这就是「从一句话 idea 到可复现投稿包」长什么样。 照着这条 trace 的产物形态填空， 就能把任何一个研究方向跑成同样可审计的工程。