用途：帮助社会学研究者判定论文的主要贡献类型，并生成跨章节框架模板，确保摘要、引言、理论、方法、发现与结论的定位一致。其依据是对 AJS、ASR、Social Problems、Social Forces 共 115 篇文章的系统分析。
主要能力：按决策树将文章归为五类贡献——Process-Tracing（约27%，说明机制如何运作）、Concept-Building（约27%，提出新概念）、Factor-Identifying（约24%，判定哪种解释胜出）、Theory-Extension（约11%，把框架应用到新领域）、Gap-Filler（约9%，记录既有研究稀少的经验模式）。生成逐节模板，识别 5–8 个贯穿术语并映射到各节，标注各节的标志性动作与禁止动作；还可审计已有草稿的贡献一致性，并做期刊与领域校准（如 ASR 偏重 Concept-Building，Gap-Filler 风险较高；社会运动领域 PT 降至 6%、GF 升至 21%）。
使用方式：先提供研究问题、核心论点或发现、数据方法，可选目标期刊；技能读取 project.yaml 的 paths.drafts，完成后更新 progress.yaml 的 status.contribution_profile 与 artifacts.contribution_profile，输出 drafts/contribution-profile.md。分三阶段：Phase 0 摄入与分类（含期刊定位检查），Phase 1 生成完整贡献档案，Phase 2 可选对齐审计。建议先运行本技能，再把档案传给下游技能；也可独立用于检查已有草稿。修改输出文件前用 git add 与 git commit 记录进度，不创建 -v2、-final 等版本副本。
适用场景：起草前确定贡献类型、生成术语贯穿模板、检查草稿各节是否一致、处理混合型贡献、按目标期刊校准。
限制：资料未提供具体安装命令、价格与平台信息；期刊与领域分布基于小样本，属倾向性而非硬性规则；分类以摘要的主导修辞动作为准。