两仓库跨域可单独拿走的框架与纪律，每条标注出处篇目。
出处与诚实
1. Span 级出处：抽取的每个值指向原文具体片段——审计的基本单位是「值在哪里」不是「值是什么」（01）。 2. Null 安全：抽不到就明说抽不到——编造在医疗不是错误是事故（01）。 3. 排序+全引用的转介：欺诈筛查产出「排序的、每项带引用的调查转介」——给人类调查员的每条线索自带证据（01）。
工程纪律
4. MAD 自适应过滤：异常的标准随数据分布调整——硬阈值在批次效应面前失守（02）。 5. 测试 profile 先行：真实数据上线前先跑测试数据验证环境（02）。 6. 标准化先于自动化：仪器数据先统一成 ASM 格式，下游 QC/建模/整合才有地基（02）。 7. 双路径技能：完整管线给新手、模块积木给老手——一个技能两种成熟度（02）。
领域智慧
8. 「按专业编码员的方式」：编码技能模拟完整专业工作流（读全→分组→选码→校验互斥），不是直接给码（01）。 9. 连接器地图=行业流程镜像：文献→靶点→化合物→试验→仪器→协作，数据库分类学就是研发阶段链（03）。 10. 立场决定审读：预授权技能站在支付方立场——同一个请求，不同立场不同 AI（01）。 11. 卡住项目的排障是技能：科研的隐性痛点是「怎么继续」——元层问题显式化（02）。 12. 商业与开放数据并存：专业工作的数据食谱从来是混合的（03）。
编者按
十二条里前五条全是诚实与出处——医疗域把「可溯源」做成了 span 级、null 安全、全引用转介的产品现实，比任何白皮书都更有力地证明：AI 在高监管行业的入场券不是智能，是审计性。这也是本站证据台的北极星。