用途：为 LaTeX 论文投稿实现真正的双盲匿名化，并在录用后干净地恢复作者信息。匿名化泄漏是被明确列为拒稿理由的问题（CHI、NeurIPS 均有说明，含补充材料和关联仓库中的泄漏），手工恢复常会残留占位作者或失效的匿名链接。本技能双向执行深度扫描并记录每处修改，使反转机械化。
适用时机：为 NeurIPS/CHI/ICML/KDD 等匿名化、投稿前双盲检查、把自引改为第三人称、处理暴露身份的数据代码链接；录用后执行去匿名化、恢复作者块、准备 camera-ready。可由 tailor-to-venue 调用，或在 preflight-check 前运行。
输入：含 \documentclass 的主 .tex（自动跟随 \input/\include）；场馆配置 venues/conferences/<venue>-<year>.yml（提供盲审级别与 cfp_url）；可选但建议提供编译后 PDF、补充材料目录、需检索的作者/机构名。
匿名化流程：先读取场馆配置并实时抓取 cfp_url 复核盲审级别与政策，单盲场馆无需匿名化则停止；运行 python3 scripts/scan_anonymization.py paper.tex --venue venues/conferences/<venue>-<year>.yml --supplementary <supp-dir> --names "Jane Doe,Example University"。扫描覆盖作者/单位/邮箱/ORCID/\thanks、致谢、基金编号、可识别链接、裸邮箱、第一人称自引、机构自指、pdfauthor、注释、.bib、家目录路径、PDF 元数据、补充材料树。按 references/leak-catalog.md 逐类修复，优先用 \ifanon 开关，需上传源码时改用匿名分支；自引改第三人称（如 "Doe et al. [12] showed"），不写 "Anonymous [12]"。每处修改写入 anonymization-manifest.md（不放入投稿包）。重新扫描至干净后运行 preflight-check。
去匿名化流程：录用后用清单反向恢复，并运行 python3 scripts/scan_anonymization.py paper.tex --mode camera-ready 检出残留（占位作者块、匿名链接、[review,anonymous]、\anontrue、"omitted for review" 等）。作者块须与版权表完全一致，随后交由 prepare-camera-ready。
输出：文本或 --json 报告（严重级别、检查 id、file:line）；经用户批准逐类修改的 .tex/补充文件及清单；camera-ready 时输出残留报告与恢复后源码。
限制与守则：不得声称论文"已匿名"，只能说"无可机器检测的身份泄漏"；不得为匿名删除学术内容；编辑前须复核实时盲审政策；不得代替用户向任何系统提交；报告中最多引用被标记行，不得粘贴大段论文。扫描退出码：0 干净、1 发现泄漏、2 参数错误。其他旗舰操作细节与各场馆具体政策本文未提供。