用途：把论文当作可审计的论证链，先锁定事实与证据，再安排读者路径并写作。适用于从材料到章节的起草、重构与首次投稿材料准备。纯语言精修、投稿前同行评审、统计设计核验、科研图设计与导出分别由 qinyan-nature-polishing、qinyan-nature-review、qinyan-nature-statistics、qinyan-nature-figures 处理。
主要能力：提取并标注 Central claim（核心命题）、Evidence set（证据集）、Boundary（证据外推边界）、Audience、Terminology ledger（术语唯一写法）与 Unresolved facts（未决事实，统一写 AUTHOR_INPUT_NEEDED）。构建“研究对象—关键进展—方法—证据—适用边界”的论证脊柱，为每个主要声称绑定至少一个证据位置，把无证据声称降级、删除或标为待补。按章节职责组织段落，每段只承担背景、缺口、方法、发现、比较、解释、意义或局限之一，并按证据顺序起草；区分观察、关联、预测、干预与机制证据，校准动词强度。
使用方式：分类任务，确定论文类型、章节、目标期刊、源语言、字数与交付格式；建立证据矩阵与章节职责；起草后运行结构审计：python scripts/manuscript_audit.py <file>，处理 blocker 与 warning。需要章节级结构读取 references/section-blueprints.md；需要论证与证据映射方法读取 references/argument-workflow.md；需要首次投稿材料读取 references/submission-package.md。默认输出包含写作设定、论证与段落地图、可粘贴正文、证据与措辞风险、AUTHOR_INPUT_NEEDED。
限制：不生成不存在的结果、机制、统计显著性、参考文献、实验细节或期刊政策；若核心命题、关键证据或边界缺失，只给出可继续的框架与缺口清单，不补造正文事实。首次投稿材料中的作者、单位、利益冲突与推荐审稿人须由作者确认。资料未提供具体价格、平台支持范围与效果数据。