用途：在论文声称的数字与代码产物实际产出之间闭环核对，帮助作者确认所报告指标能否复现。适用于“我的结果能复现吗”“代码是否与论文表格一致”“验证实验”“准备提交 ACM AE、USENIX、OSDI、SOSP、SIGMOD ARI、ETAPS、NeurIPS/ICML/ACL 等可复现性评估”以及填写可复现性清单等场景。
主要能力：提取论文中的数值形成可复核的论断台账；对产物做完整性与徽章就绪度审计；辅助搭建干净、隔离的运行环境并给出命令；先运行产物自带测试（pytest、make test 等）作为通过/失败门槛；随后用容差比较运行产出指标与论文表格，报告 MATCH/MISMATCH/MISSING，并输出复现报告。
使用方式：输入为实验代码目录（本地已克隆仓库）、被核对的 paper.tex 或结果表格、目标会议当前的 Call for Artifacts，可选既往运行的指标文件。常用命令包括：python3 scripts/extract_claims.py paper.tex --ledger claims.json；python3 scripts/audit_repo.py path/to/artifact --blind <single|double|none>；python3 scripts/compare_metrics.py --ledger claims.json --metrics run.json --rel-tol 0.01 --abs-tol 0.005 [--map test_acc=c1 ...]。重活（训练、长时间评测）由作者在自己的环境中执行，本技能只做搭建与引导。结果写入 paper-workspace/review/reproduction-report.md，并向 paper-workspace/INDEX.md 追加一行。
限制：一致性不等于复现，干净审计只说明产出数字在容差内与论文一致，不代表结果被独立复现或复制，也不得据此声称已获得某徽章。不得伪造任何数字、指标或“通过”的运行；未运行或未产出指标须如实记为 unverified。徽章规则必须依据会议最新的 Call for Artifacts 核对，不得凭记忆陈述。本技能不运行重型或破坏性命令，不向作者基础环境安装依赖，也不代替作者提交论文或产物；代码是否可运行、打包与归档 DOI、深度双盲清理等由相邻技能负责。