用途：把一个研究主题转化为两份成果——排序后的阅读清单（先读什么、附一行理由）和一份双栏、arXiv 就绪的综述草稿，用原创文字综合该领域并附已验证引用。适合快速了解一个领域，或起草投 arXiv 的综述论文。与 literature-review 的区别：后者为作者自己的论文构建相关工作，范围限定于自身贡献；draft-survey 产出的是整个领域的独立综述文档。
输入：主题（如 geospatial data conflation），可选子范围与目标长度（默认 5–6 个双栏页）；可选 venue/格式（默认通用双栏文章，可在 arXiv 编译）。
流程：1) 广泛收集候选，跨 DBLP、Crossref、Semantic Scholar、arXiv 运行 find-papers 并做引文图扩展，避免遗漏奠基性论文；2) 排序，运行 python3 scripts/rank_papers.py candidates.json，综合归一化引用数、venue 层级、时效性与引文图中心性（权重见 references/ranking-criteria.md），输出含排名、标题、作者、年份、venue、引用/影响信号及一行理由的清单；3) 用 verify-citations 验证每条，保留真实 DOI/arXiv id，无法解析的丢弃或标记；4) 将已验证论文聚类为 3–6 个主题/子问题，形成章节结构及各自脉络；5) 用原创文字撰写双栏 .tex：摘要、引言、每个主题一节（综合对比方法，不得复制原文句子）、横向对比（可用表格）、开放问题/未来方向、结论与 \bibliography，每条论断引用已验证论文；6) 确保可编译（latexmk）、使用可移植双栏类、.bib 干净，可用 preflight-check 检查长度与结构。
输出：reading-list.md（排序、已验证、带注释的阅读清单）与 survey.tex + refs.bib（双栏、arXiv 就绪草稿），写入 paper-workspace/research/ 或用户指定路径。
限制与护栏：仅使用真实引用，绝不编造论文、DOI、作者或年份；原创综合而非复制；不打包论文内容（按需获取、临时处理）；不制造完整性假象，需说明检索范围并标注覆盖薄弱主题；定位为副驾驶，作者需审阅清单与草稿并对投稿负责。引用影响与 venue 事实来自实时学术 API，每篇被引论文带可解析标识符。使用 .paper-memory/ 记忆：开始时读取该主题既往清单/经验，结束时追加主题、所选分类与覆盖缺口（去重）。