pharma-search-cn-policy

name: pharma-search-cn-policy description: 城市院外检索国内段：按合同串行维度取证，将 minmax_web_search_mcp 结果规范追加到 evidence.jsonl。 skillcode: pharma-search-cn-policy github: https://github.com/xgjk/xg-skills/tree/main/pharma-search-cn-policy dependencies: - cms-auth-skills homepage: https://github.com/evan-zhang/agent-factory source: projects/2604241/pharma-search-cn-policy version: 0.1.3

pharma-search-cn-policy

核心定位

本 Skill 只做一件事：作为国内检索证据写入器，对 search_spec.field_specs 串行执行 positive_queries 再 counter_queries；检索由 Agent 按合同通道完成；脚本只负责校验并追加 evidence.jsonl。

当前版本

0.1.3（见 version.json） · 接口 v1

能力概览

• cn：单条证据校验与追加。

统一规范

• 真源：references/cn/README.md、run 内 search_spec.json、模板中的 channel_bindings.CN_SEARCH。
• 日志：.cms-log/log/pharma-search-cn-policy/（可选，后续扩展）。

授权依赖

声明 cms-auth-skills；当前脚本 nologin，见 references/auth.md。

OpenClaw 运行时（与总控一致）

合同 CN_SEARCH 默认首项为 minmax_web_search_mcp（init_run.py 会保证顺序）。该 MCP 由网关 acpx 注入，须在 ACP 类会话（或 sessions_spawn + runtime: "acp"）中调用。tools.web（Brave）不是院外默认检索；仅 MCP 不可用且已按总控文档允许降级时使用，并须在证据链中可审计说明。

输入完整性规则

• append_evidence.py 必须满足最小键集合（见 references/cn/README.md）。
• query_kind 仅 positive / counter。

在本流水线中的触发关系

• 上游：pharma-outpatient-orchestrator 在用户确认城市并完成 init_run.py 之后，自动进入本 Skill（无需用户再次点名本 Skill）。
• 本步职责：按 search_spec.json 对 field_specs 串行跑 正查 → 反查，用合同 CN_SEARCH（如 minmax_web_search_mcp）检索；每条可引用证据调用 append_evidence.py。
• 下游（自动）：国内段结束后 → 若存在 global_queries 非空 的维度，由总控自动进入 pharma-search-global-web；否则跳过 Global → 自动进入 pharma-evidence-audit-loop（audit_run.py）→ 总控写 summary.md → finalize_run.py。详见 pharma-outpatient-orchestrator 的 「用户确认后的自动执行链」。

建议工作流

1. 读 references/cn/README.md。
2. Agent 按维度执行检索（先正后反）。
3. 每条可引用证据调用 append_evidence.py 一次。

脚本使用规则

• 一条成功检索 → 一行 evidence.jsonl；只追加、不改合同。

路由与加载规则

宪章

• 不修改 search_spec.json 中的验收字段。
• 不写 audit_report / gap_report。
• 商业站线索若落盘，source_url 须为官域可引用页（院外 §3）。

目录结构

pharma-search-cn-policy/
├── SKILL.md
├── version.json
├── references/
│   ├── auth.md
│   ├── maintenance.md
│   └── cn/
│       └── README.md
└── scripts/
    └── cn/
        ├── README.md
        └── append_evidence.py