用途：读取用户的学术与科研申请材料，将其整理为结构化的申请人档案，供后续申请类技能复用，避免每次重读全部文件。目标不是润色某份文档，而是建立忠实于材料证据的档案：申请人学术身份、研究轨迹、证据强度以及缺失信息。
适用场景：用户提供申请材料文件或文件夹并要求理解其背景；准备博士、研究型硕士、奖学金、研究实习、RA、博士后预科、访问学生或实验室申请；在使用 sop-writer、academic-cv-builder、phd-program-fit-mapper、professor-cold-email-drafter、recommendation-letter-strategist 或 phd-application-package-auditor 之前需要可复用档案；材料分散在简历、项目笔记、论文、成绩单、GitHub、草稿、邮件、目标院校清单或推荐人记录中；用户想了解当前学术叙事及证据缺口。
不适用：需要最终 SOP 草稿或文书润色（应先用本技能提取档案再用 sop-writer）；需要成品学术简历（用 academic-cv-builder）；需要从零做导师匹配（用 phd-program-fit-mapper）；需要跨文档完整度审计（用 phd-application-package-auditor）；优化通用行业简历或 LinkedIn 资料。
工作流程：第一步清点来源，将所有材料分类为简历、成绩单、文书、研究项目、论文与出版物、奖项与教学服务、目标项目与约束、推荐人材料等，先看文件名再读核心材料。第二步区分事实、证据与解读，事实含学位、机构、日期、角色、头衔、发表场所、成绩、奖项；证据含具体研究贡献、方法、产出物、导师或实验室背景、结果、论文、报告、代码、数据集；解读含可能的研究身份、轨迹、优势、缺口与申请定位。不得虚构缺失细节，不确定或推断信息标注 [inferred]，缺失信息标注 [needs confirmation]。第三步提取学术职业身份，围绕录取相关问题综合：研究方向、能证明研究能力的过往工作、掌握的方法与领域、可被委员会或导师验证的产出、适合的下一步环境、地理与资金与时间线等约束。第四步建立证据清单，按教育课程、研究经历、出版物、项目与技术产出、方法与技能、教学与服务、奖项、业界经历、目标项目与匹配证据、推荐人及可验证内容分类，每项注明来源、日期、申请人贡献、方法工具、产出与可信度信号。第五步按后续影响优先级标记缺口与待确认问题。
输出结构：申请人档案，含来源清单表、申请人快照、研究身份、证据清单、申请叙事选项、下游用途与缺失信息问题。质量要求是准确、有来源依据、可复用，降低后续技能的臆造风险。