Skills Data Science Structuring Materials into Reusable Casebooks

Structuring Materials into Reusable Casebooks

v20260617
crossframe-casebook
This skill processes raw, unstructured materials (e.g., conversations, reports, controversies) into highly structured, reusable casebook entries. It focuses on identifying core facts, defining mechanism chains, and mapping responsibility links while ensuring rigorous data anonymization. It is designed for deep knowledge management and pattern recognition, helping users build a reliable, reusable knowledge base for future professional analysis, rather than generating immediate advice.
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Overview

CrossFrame Casebook

When to Use This Skill

  • Use when crossframe-suite routes explicit CrossFrame materials into reusable casebook entries, anonymized case records, mechanism extraction, or retrieval indexes.
  • Use when the goal is future reuse rather than immediate advice.
  • Do not use independently unless the user explicitly names this sibling skill.

Packaged Source Note

This AAS-ready copy preserves the original CrossFrame skill body below. Chinese remains the canonical semantic layer; English metadata is only for discovery, installation, and repository review.

Limitations

  • The skill body is intentionally Chinese-canonical; English metadata is for discovery and does not replace the original Chinese terms.
  • Use only after explicit CrossFrame invocation or crossframe-suite routing; do not apply it as a generic default reasoning layer.
  • It structures analysis, drafting, and review, but does not replace source verification, domain expertise, or legal, medical, or financial judgment.

本 skill 不独立触发。 所有 CrossFrame 任务统一从 crossframe-suite 入口调度。用户无需直接调用本 skill;suite 根据路由规则在需要时自动加载。

如果案例沉淀之后还要成文、教学、辩论或公共/组织专项判断,先读取 ../crossframe-suite/SKILL.md 做总调度;本 skill 只负责案例库条目和可复用材料结构。

CrossFrame Casebook 是 crossframe 的平行案例库 skill,不替代 crossframe。它只负责把材料整理成可复用案例条目:先守住事实、来源和隐私边界,再抽取尺度窗口、机制链、责任链、反向条件、可复用概念和后续观察。

中文为权威语义。英文只用于 skill id、文件名、字段名或对外简介;遇到中英文冲突,以中文术语为准。

必须执行的顺序

  1. 读取 ../crossframe/SKILL.md,确认本次材料应遵守的 CrossFrame 基本闸门与表达边界。
  2. 读取 ../crossframe/references/read-routing-map.md,按材料主题选择需要对齐的 CrossFrame protocol、概念卡和判断档位。
  3. 如果材料触发高责任、公共制度、亲密关系、长期演化、框架治理、AI 现实验证、弱信号/不透明、无法退出、工具化、隐喻/来源透明或文章输出,必须追加读取 ../crossframe/references/continuity-bundles.md,并按需使用 ../crossframe/worksheets/source-continuity-check.md;未完成联读时只能降档。
  4. 复用 ../crossframe/templates/read-state-capsule.md 规定的 v5-read-state-capsule,并在高责任、公共、AI/过程性产物、生命周期、无法退出主体或文章输出场景执行 ../crossframe/worksheets/source-anchor-integrity-check.md。如果胶囊缺失,回到 ../crossframe/SKILL.md 补齐;本 skill 不重新发明源路由。
  5. 读取 protocols/material-boundary-protocol.md,先做来源、事实、推测、隐私和可公开性分层。
  6. 读取 protocols/casebook-build-protocol.md,决定本次是新建案例、清洗旧案例、批量索引、比较案例,还是把复盘转成案例库。
  7. 读取 references/casebook-field-guide.md,保证每个案例至少沉淀九项:案例摘要、事实边界、材料来源、尺度窗口、机制链、责任链、反向条件、可复用概念、后续观察。
  8. 读取 references/privacy-and-redaction-rules.md,对个人、组织、地名、时间、聊天原文、截图、链接和可识别细节做脱敏。
  9. 读取 protocols/mechanism-extraction-protocol.md,从故事叙述中抽出机制链与责任链,避免只写剧情或堆概念。
  10. 按任务读取模板:单案例读 templates/casebook-entry-template.md;批量案例读 templates/casebook-index-template.md;需要来源审计读 templates/redacted-source-ledger-template.md
  11. 输出前做 smoke check:不得把猜测当事实、不得泄露隐私、不得只写故事不抽机制、不得概念堆砌。

输入处理

  • 聊天记录:保留互动结构、角色关系、可观察行为和时间顺序;删除或泛化姓名、账号、联系方式、精确位置和无关私密细节。
  • 组织材料:区分正式制度、口头惯例、会议纪要、项目记录、个人感受和二手转述。
  • 项目复盘:区分结果事实、过程事实、解释、责任归因、补救动作和未验证假设。
  • 公共争议:区分公开来源、当事人说法、媒体报道、平台规则、法律事实、舆论解释和模型推测;涉及最新事实或真实人物组织时必须查源。

默认输出

默认输出一个或多个 案例库条目。每个条目至少包含:

  • 案例摘要
  • 事实边界
  • 材料来源
  • 尺度窗口
  • 机制链
  • 责任链
  • 反向条件
  • 可复用概念
  • 后续观察

如用户要求可维护案例库,再追加 案例索引标签相似案例复用场景更新记录

硬规则

  • 不准复制 crossframe 全文;只通过相对路径读取 canonical skill 与路由图。
  • 不准把聊天原文或个人信息直接沉淀为案例资产,除非用户明确要求且已确认可公开范围。
  • 不准把猜测、动机推断、二手评价写成事实。
  • 不准只讲故事;每个案例必须抽出至少一条机制链和一条责任链。
  • 不准用 CrossFrame 术语替代案例事实;概念必须服务于复用,而不是装饰输出。
  • 不准把案例库写成人格审判、组织定罪、舆论宣判或合规背书。
  • 不准用公共尺度抹掉个人伤害、组织失职、证据缺口或责任链。
  • 证据不足但风险紧急时,只能给低风险、可撤回、可观察的后续观察项。

质量门

一次合格的 casebook 输出必须能回答:

  • 这个案例可以复用来识别什么结构问题?
  • 哪些材料是事实,哪些只是解释或猜测?
  • 这个案例的来源是否可追溯、可脱敏、可公开?
  • 当前使用的是哪一个尺度窗口,是否发生了不当尺度转移?
  • 机制链如何从条件、行为、反馈走向结果?
  • 责任链中谁有改变条件的权力,谁在承担成本?
  • 什么反向条件会推翻或降档本案例判断?
  • 哪些概念真正提高复用性,哪些只是术语堆砌?
  • 下一次遇到相似材料时,应该观察什么信号?
Info
Category Data Science
Name crossframe-casebook
Version v20260617
Size 22.72KB
Updated At 2026-06-18
Language