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# 缺失错放判定Skill 设计
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## 1. Skill 定位
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`缺失错放判定Skill` 负责根据法规要求项和资料匹配结果，判定每个要求项的完整性状态，并映射完整性维度的风险等级和基础处理建议。
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英文实现标识建议使用 `MissingMisplacementEvaluateSkill`。
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本 Skill 是完整性检查中真正产生“缺失、错放、待复核”结论的规则执行单元。
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## 2. 输入
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```python
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@dataclass
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class MissingMisplacementEvaluateInput:
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requirements: list[RequirementItem]
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matches: list[RequirementDocumentMatch]
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document_uncertainties: list[DocumentUncertainty]
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risk_rules: dict
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```
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## 3. 输出
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```python
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@dataclass
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class MissingMisplacementEvaluateOutput:
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item_results: list[CompletenessItemResult]
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missing_items: list[dict]
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misplaced_items: list[dict]
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suspected_items: list[dict]
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manual_review_items: list[dict]
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pass_status: str
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highest_risk_level: str
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```
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## 4. 判定规则
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| 条件 | 状态 |
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| 必交要求项有高置信匹配 | `provided` |
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| 必交要求项没有匹配 | `missing` |
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| 有低置信匹配 | `suspected` |
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| 文档角色匹配但章节点不匹配 | `misplaced` |
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| 命中文档待人工复核 | `manual_review_required` |
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| 当前流程不适用 | `not_applicable` |
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## 5. 风险映射
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风险来源：
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1. 规则项自身的 `risk_level_if_missing`。
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2. 错放风险映射。
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3. 待复核不确定性。
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4. 资料处理失败状态。
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准入结论：
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1. 存在高风险缺失：`failed`
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2. 存在中风险缺失或错放：`review_required`
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3. 只有低风险或待复核：`conditional_pass`
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4. 全部已提供：`passed`
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## 6. 核心方法
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### 6.1 `run(input) -> MissingMisplacementEvaluateOutput`
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主入口方法。
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### 6.2 `evaluate_requirement_status(requirement, matches) -> CompletenessItemResult`
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对单个要求项判定状态。
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### 6.3 `detect_misplacement(requirement, matches) -> bool`
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判断文档是否存在但归错章节点。
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### 6.4 `detect_suspected_provided(requirement, matches) -> bool`
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判断是否疑似提供。
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### 6.5 `map_risk_level(requirement, status, risk_rules) -> str`
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映射风险等级。
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### 6.6 `build_suggestion(requirement, status, risk_level) -> str`
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生成基础处理建议。
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建议示例：
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1. `补充 CH1.4 申请表，并由注册申报负责人复核。`
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2. `核对该文件是否应归入 CH1.5 产品列表。`
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3. `当前资料疑似提供但命名不规范，建议人工确认后修正章节点。`
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## 7. 技术实现
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使用技术：
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1. Python 规则引擎
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2. YAML 风险映射
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3. Pydantic/dataclass
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4. 本地建议模板
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## 8. 异常处理
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1. 要求项缺少风险配置：默认中风险，并记录规则警告。
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2. 匹配结果为空：按必交状态判缺失或不适用。
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3. 匹配冲突：标记待人工复核。
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4. 文档处理失败：不作为已提供，进入待复核。
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## 9. 测试要点
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1. 必交项无匹配时判缺失。
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2. 高风险缺失导致 `failed`。
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3. 低置信匹配进入 `suspected`。
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4. 章节点不一致进入 `misplaced`。
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5. 待复核文档不会直接判为通过。
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