用途：面对大量文档和一组需在每份文档上一致回答的问题，生成表格输出——文档为行、数据点为列，每个单元格可追溯到原文确切字句。适用于尽调请求清单、供应商合同审计、租约组合审查，不做问题发现（那是 diligence-issue-extraction 的职责），也不替代人工阅读，每个单元格只是待核实的线索。
主要能力：列有类型约束（verbatim 逐字引用、classify 固定选项、date、duration、currency、number、free），保证第 200 行的同一列含义与第 1 行一致。非 verbatim 列也附带支持性原文引文。无正面结果时强制三态之一：not_present（已读且无）、unclear（有但无法确信归类）、needs_review（需人来判断）。每行含 value、state、quote、location；引文须为连续原文的逐字复制，可定位回源；无法定位则状态为 needs_review。
使用方式：命令 /tabular-review 或 /corporate-legal:tabular-review。可选参数：--schema <path> 复用已有 schema，--template <name>（现有 ma-diligence），--docs <path>（本地文件夹、Drive 文件夹 ID 或 VDR 路径），--output <xlsx|gsheets|csv>，--sample <n> 抽样量（默认 5）。流程：确认文档、列与输出去向；构建类型化 schema 写入 .review-schema.yaml 并确认；先抽样 3–5 份调整；再每份文档一个子代理并行处理；随后做归一化（校验选项、格式、异常值、抽查引文，不匹配则降级并扩大抽查）；输出 markdown、CSV 与 _sources.csv，以及 xlsx 或 Google Sheets（含隐藏来源列、状态配色、Verified 列、_schema 表、work-product 抬头）。最后给出未决状态计数等核实工作量汇总与下一步决策树。
限制：不替代阅读文档，不给出置信度分数，不静默跳过文档（不可读的也给 needs_review 行），不把改写当作引文。输出承担来源的保密与特权属性，分发需谨慎。Matter/workspace 等配置依赖 CLAUDE.md 设置，具体阈值与内部格式由本地配置提供。