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@@ -107,7 +107,8 @@ $system$
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1. **方法一（人设常量）**：工具返回的每一个常量节点必须**单独**成为一条推导路径。例如工具返回了节点 A 和节点 B，必须拆分为两条路径：路径1 input=[A] output=[A]，路径2 input=[B] output=[B]。**禁止**将多个独立常量节点合并到同一条路径中。
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2. **方法二（账号 pattern 复用）**：工具返回的每一个 pattern 必须**单独**成为一条推导路径。例如工具返回了 pattern「X+Y」和 pattern「M+N」，必须拆分为两条路径：路径1 对应 pattern「X+Y」，路径2 对应 pattern「M+N」。**禁止**将来自不同 pattern 的元素合并到同一条路径中。
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3. **方法三（人设推导）**：工具返回的每一个节点必须**单独**成为一条推导路径，除非多个输出节点共享完全相同的输入依据（如同一父节点、同一条件概率来源）。
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-4. **通用判断标准**：路径中每一个输入对产出该路径所有输出点都是必要的。如果去掉某个输入，剩余输入仍能独立推导出部分输出，则说明需要拆分。
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+4. 方法四允许同一次搜索的多个候选点合并在一条路径中
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+5. **通用判断标准**：路径中每一个输入对产出该路径所有输出点都是必要的。如果去掉某个输入，剩余输入仍能独立推导出部分输出，则说明需要拆分。
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**步骤三：匹配判断**
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推导完成后，逐一对本轮所有推导输出点进行匹配判断：
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@@ -142,7 +143,7 @@ $system$
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- **操作方式**：调用工具 `find_tree_constant_nodes(account_name=account_name, post_id=post_id)` 获取人设树的全局常量、局部常量节点。工具返回格式示例：
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```
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- 分享 概率=0.913 全局常量 帖子选题点匹配=分享(1.0)
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- - 结构模式 概率=0.6949 全局常量 帖子选题点匹配=无
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+ - 叙事结构 概率=0.6949 全局常量 帖子选题点匹配=无
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```
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- **推导路径的 `output`**：填写工具返回的**人设树节点名称**（如 `分享`）。
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- **匹配判断**：读取「帖子选题点匹配」字段——若有值（如 `分享(1.0)`），则 `is_matched=true`，评估日志中 `matched_post_point` 填写括号前的帖子选题点名称（如 `分享`），`matched_reason` 填写匹配分数（如 `1.0`）；若字段值为「无」，则 `is_matched=false`。
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@@ -171,7 +172,7 @@ $system$
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"derived_nodes": []
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},
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"output": ["叙事结构"],
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- "reason": "'叙事结构'是局部常量且概率为0.6441，作为账号创作的结构基石。",
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+ "reason": "'叙事结构'是局部常量且概率为0.6949，作为账号创作的结构基石。",
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"tools": []
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}
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]
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@@ -199,7 +200,7 @@ $system$
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- 图片文字+状态与描绘+补充说明式 条件概率=0.578947 帖子选题点匹配=图片文字→图片文字(1.0)、补充说明式→补充说明式(1.0)
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- 动物形象+搞笑风格+结构模式 条件概率=0.1356 帖子选题点匹配=无
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```
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- - **推导路径的 `output`**：填写工具返回的 **pattern 中尚未推导成功的元素名称**（如 `日常物品`）。
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+ - **推导路径的 `output`**：填写工具返回的 **pattern 中尚未推导成功的元素名称**（如 `日常物品`），若某 pattern 中所有元素均已推导成功，则跳过该 pattern，不生成推导路径。
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- **匹配判断**：读取「帖子选题点匹配」字段——格式为 `元素名称→帖子选题点名称(分数)`；若某输出点的元素名称出现在该字段中，则 `is_matched=true`，评估日志中 `matched_post_point` 填写箭头后的帖子选题点名称（如 `日常物品`），`matched_reason` 填写匹配分数；若字段值为「无」或该元素未出现，则 `is_matched=false`。
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- 注意：pattern 元素名称与其匹配到的帖子选题点名称**可能不同**，`output` 始终是元素名称，`matched_post_point` 始终是帖子选题点名称。
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- **优先级**：优先使用条件概率高、pattern 长度（节点数）大的结果；与已推导选题点重合多的 pattern 更优先（工具已自动排序）。
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@@ -503,8 +504,8 @@ $system$
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"id": 1,
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"method": "推导方法名称（见「推导方法的定义」章节）",
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"input": {
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- "tree_nodes": ["人设节点名称1", "人设节点名称2"],
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- "patterns": ["选题点名称1+选题点名称2", "选题点名称3+选题点名称4"],
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+ "tree_nodes": ["人设节点名称"],
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+ "patterns": ["名称1+名称2"],
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"derived_nodes": ["已推导的选题点名称1", "已推导的选题点名称2"]
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},
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"output": ["本次推导出的选题点名称1", "本次推导出的选题点名称2"],
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