用途：对上游筛查系统标记的单条命中（被筛查方与名单条目可能匹配）作出三种结论之一：真阳性（TP，被筛查方即名单方）、假阳性（FP，被筛查方非名单方）、升级（证据不足，交人工分析师并附完整证据记录）。
主要能力：按层级运行，逐层增加成本，能早退出即退出。Tier 0 解析并规范化双方姓名，识别文字、语言、命名习惯，提取锚定成分、别名与标识符；Tier 1 仅用告警内信息触发硬性假阳性规则，不联网，不产生 TP；Tier 2 用结构化标识符佐证，TP 与 FP 规则均可用，仍不联网；Tier 3 进行定向外部检索，感知源语言、按来源排序，每案最多 8 次页面抓取。若适用层级结束仍无结论，则升级并附完整证据。
使用方式：需提供被筛查姓名与名单匹配姓名；可选提供名单名称、实体类型、次要标识符（出生日期、出生地、国籍、证件号、地址）、上游匹配分数、名单版本或快照日期、模式（交互或批处理）。交互模式下一次询问缺失的关键信息；批处理模式不询问，缺关键上下文且规则无法结论时升级。实体类型优先读名单条目；被筛查方在交互模式询问，批处理模式可推断但标记低置信，类型不匹配的 FP-1 规则要求双方类型均高置信，不基于推断类型触发。
适用场景：制裁名单、PEP 名单、负面媒体等各类名单的身份匹配问题相同，名单类型影响行动阈值：严格责任名单（OFAC SDN、欧盟、联合国制裁）TP 需肯定证据，模糊时倾向升级；负面媒体考虑来源时效与质量；PEP 名单仅做身份匹配，是否维持关系由机构决定。
限制：不做行业所有权分析（如 OFAC 50% 规则），遇所有权链匹配则标记人工复核；不做负面媒体行为风险评估；不做 PEP 风险分级；不向上游筛查提供分数调优反馈。输出每次裁定同时生成结构化 JSON 与固定章节的人类可读叙述，升级记录含 gaps_for_human 字段，不向 TP 或 FP 作推荐。
参考文件：tier-0-parsing.md、tier-1-rules.md、tier-2-rules.md、tier-3-research.md、naming-conventions.md、transliteration-variants.md、place-name-equivalences.md、output-schema.md。