Research Radar v0.2.0

本版修复对抗性审查中复现的证据绕过，并允许按作者调查整个团队。评审格式升级为 research-radar-scout/v2。

修复

• 人物身份：已确认人物的姓名必须出现在采集到的论文署名中，或通过 person.listed_name / author_index 显式对应。此前只靠自填 ID 就能把任意人名绑定到论文上。
• 证据分工：团队分项需要论文之外的人物来源，联系可达性需要主页、机构或公司页面。此前一条论文全文证据即可支撑全部四个满分分项。
• 占位来源：真实评审拒绝 example.*、*.invalid、*.test、localhost 和私有 IP。合成论文包不能被当作真实评审渲染，演示报告带有 SYNTHETIC 标记。
• 跨天调查：新增 scout refresh 显式推进研究截止日 as_of，并记录 prepared_at 与 as_of_history。此前隔天补充的证据必然校验失败，只能回填虚假日期。as_of 现为必填且不能晚于今天。
• 完成声明：complete 候选必须填写 open_questions 列表。
• 评分激励：配置中非排除阶段的系数不得低于 unknown；默认 B 轮由 0.6 调为 0.75，查实 B 轮不再比不查融资得分更低。

新增

• scout prepare --per-author：为每位署名作者建立候选；同一论文可有多名候选，但同一署名位置或同一人物不能重复。
• scout migrate：将 0.1.x 评审原地升级为 v2，保留 .v1-backup；已完成的候选重新打开，需补充 open_questions 并按新规则复核。
• 报告分开显示待审候选与未选论文数量；研究者档案列出未决问题。
• 标签触发的通用发布流程 release.yml，替代仅适用于 0.1.1 的一次性流程。

维护

• 演示 runbook 移到 docs/，不再随 talent-scout 安装到宿主。
• 测试校验两个 skill 旁的配置副本与包内默认配置一致。
• paper-sweep 明确来源失败时最多重跑一次；talent-scout 给出默认调查预算（每次深入不超过 10 个候选）。

升级注意

• 运行 research-radar scout migrate --review <file> 后再渲染旧评审。迁移后补齐 open_questions，并修正署名不匹配、团队/联系证据不足或占位 URL 等新校验错误；不要通过修改 ID 或日期绕过检查。
• 使用自定义评分配置时，确认所有非排除阶段的系数不低于 unknown。
• 默认 B 轮分数会上升；与 0.1.x 报告比较排名时请注意这一变化。

安装与验证

python -m pip install research_radar-0.2.0-py3-none-any.whl
research-radar doctor
research-radar demo --data-dir demo-v0.2.0

两个 skill 和安装脚本在 Source code 源码包中；wheel 提供 Python CLI 和默认配置。SHA256SUMS.txt 用于校验安装包。

Research Radar v0.1.1

本版修复代码审查中复现的数据丢失和证据校验问题。

修复

• 论文标识：避免将外部编号中的数字片段误识别为 arXiv ID 并静默合并；保留明确的 arXiv 版本，防止旧摘要覆盖新版；同版本的部分作者记录不再删掉已有作者。
• HF 采集：坏记录只影响该条，继续保留当天其他有效论文，并以部分成功状态报告错误。
• 评审保存：scout prepare 默认拒绝覆盖已有评审，显式 --overwrite 才重建空模板；始终拒绝覆盖输入论文包。
• 报告一致性：同批次重跑移除过期的工具生成档案，写入失败时恢复此前产物。
• 证据校验：已确认人物必须有共同绑定人物与论文的证据；拒绝晚于研究快照的检查日期和晚于检查日期的来源日期。
• skill 安装：拒绝会覆盖源码的路径组合；先暂存完整安装内容，替换失败时恢复旧安装。
• 本地诊断：doctor 与实际采集使用相同配置校验，支持采集器的默认配置项。
• 演示重跑：仅重置有生成记录、内容未被编辑的合成评审，避免清空用户研究。

升级注意

• 继续已有研究时直接编辑评审 JSON，不要重新执行 prepare。新批次使用新的输出路径。
• 0.1.0 的演示目录或已经编辑过的演示评审应保留；使用新的 --data-dir 运行新版演示。
• 0.1.0 的已填评审若缺少人物与论文的共同证据，需补充真实来源，或将相关结论恢复为待核实；不能只添加 ID 来绕过检查。
• 软件仍由宿主模型执行联网研究，Python 负责采集、校验和报告；本版没有增加自动研究、定时任务或对外联系。

安装与验证

下载下方 wheel 后运行：

python -m pip install research_radar-0.1.1-py3-none-any.whl
research-radar doctor
research-radar demo --data-dir demo-v0.1.1

Python 3.9+。两个 skill 和安装脚本包含在 Source code 源码包中；wheel 提供 Python CLI 和默认配置。SHA256SUMS.txt 用于校验安装包。

93 项测试通过，安装包已在仓库外验收。审查与变更：#1