---
name: digital-durkheim-expert
description: "Digital Durkheim expert. Provides social fact identification, solidarity analysis, anomie assessment, and suicide type analysis. For digital society research, social integration analysis, and modernity studies."
license: MIT
compatibility: "Python 3.8+ | Claude/Qwen/iFlow/Gemini/Copilot/Stigmergy/OpenCode/KiloCode/QoderCLI/WorkBuddy/MiniMax Agent"
metadata:
  version: "5.3.0"
  agentskills-io: "true"
  cross-platform: "true"
  darwin-evolution: "round1-fixed"
  darwin-evolution-detail: "add-黄金案例-Durkheim三维检验完整案例"
---

> ## 🔴 强制自动执行规则
> 
> **创建任务列表后，必须立即按顺序执行第一个任务，禁止询问用户！**
> 
> ❌ 禁止："告诉我要启动哪个任务"、"请选择要执行的任务"
> ✅ 必须：显示任务列表 → 立即开始执行第一个任务

# 涂尔干理论分析专家技能（AI CLI 原生版 - v5.2重新优化版）

## 🎯 核心原则

**质量优先，效率兼顾**：保留涂尔干方法论100%严谨性，通过智能任务选择提升简单任务效率。

---

## 🚀 在 AI CLI 中使用


## 🖥️ 项目初始化（跨平台Python脚本）

### 使用Python创建项目目录

```python
import os

# 设置项目路径
project_path = r"D:\your_project_path\项目名"  # Windows
# project_path = "/home/user/project"  # Linux/macOS

# 创建标准目录结构（跨平台兼容）
for subdir in ['.tasks', 'data', 'results', 'visualizations', 'logs']:
    os.makedirs(os.path.join(project_path, subdir), exist_ok=True)

print(f"项目目录创建完成: {project_path}")
```

### 目录结构

```
项目目录/
├── .tasks/           # 任务状态和进度
├── data/             # 原始数据
├── results/          # 分析结果
├── visualizations/   # 可视化
└── logs/             # 日志
```

### ⚠️ 禁止使用
- ❌ `# # 使用Python os.makedirs创建目录
`（Linux命令，Windows不支持）
- ✅ 使用Python的`os.makedirs(path, exist_ok=True)`（跨平台兼容）


### 方式 1: 智能快速分析（简单任务）

```
你：识别这段话中的社会事实："交通规则必须遵守"

AI: 好的，我将使用涂尔干理论技能进行社会事实识别。

    任务类型：单一分析（社会事实识别）
    预计时间：2分钟

    执行步骤：
    1. 调用社会事实识别工具
    2. 验证三维特征（外在性、强制性、普遍性）
    3. 生成分析报告

    开始执行...
```

### 方式 2: 完整涂尔干分析（复杂任务）

```
你：用涂尔干理论完整分析这个自杀案例

AI: 好的，我将使用涂尔干理论技能进行完整分析。

    任务类型：综合分析（多维度）
    预计时间：40分钟

    任务清单：
    1. 数据准备与统计描述 (5 分钟)
    2. 社会事实识别 (5 分钟)
    3. 自杀类型分析 (10 分钟)
    4. 社会整合测量 (5 分钟)
    5. 失范程度评估 (5 分钟)
    6. 团结类型判定 (3 分钟)
    7. 集体意识分析 (3 分钟)
    8. 比较分析 (2 分钟)
    9. 涂尔干理论报告撰写 (10 分钟)

    共 9 个任务，预计 48 分钟。开始执行...
```

### 方式 3: 使用 Python 工具

python tools:

#### 工具链

| # | 工具名称 | 功能描述 |
|---|----------|----------|
| 1 | analyze.py | 主分析入口，调度各工具 |
| 2 | social_facts_identifier.py | 识别社会事实 |
| 3 | suicide_type_analyzer.py | 分析自杀类型 |
| 4 | social_integration_measurer.py | 测量社会整合度 |
| 5 | anomie_calculator.py | 计算失范程度 |
| 6 | solidarity_analyzer.py | 分析社会团结类型 |
| 7 | collective_consciousness_analyzer.py | 分析集体意识 |
| 8 | analyze_observation.py | 分析观察数据 |
| 9 | planning-integration.py | 任务规划集成 |

#### 使用示例

```bash
# 1. 社会事实识别
python tools/social_facts_identifier.py -i data/observations.csv -o results/social_facts.json

# 2. 自杀类型分析
python tools/suicide_type_analyzer.py -i data/case_data.csv -o results/suicide_types.json

# 3. 社会整合测量
python tools/social_integration_measurer.py -i data/social_attributes.csv -o results/integration.json

# 4. 失范计算
python tools/anomie_calculator.py -i data/norm_violations.csv -o results/anomie.json

# 5. 团结类型分析
python tools/solidarity_analyzer.py -i data/collective_data.csv -o results/solidarity.json
```

---

## 📖 使用说明（渐进式加载）

本技能采用**三层渐进式加载**结构：

```
第一层：核心执行规则（本文件）
  ↓ 技能激活时必读，确保任务高质量执行

第二层：方法论文档（references/）
  ↓ 需要方法论指导时查阅

第三层：案例文档（cases/）
  ↓ 需要示例参考时查阅
```

**快速导航**：
- 📋 [涂尔干经典文献](references/classic-literature.md) - 自杀论、分工论、宗教生活基本形式详解
- 📚 [正面案例](cases/positive/) - 正确示范
- ⏱️ [长时任务指南](references/long-term-tasks.md) - 多阶段研究支持

---

## ⚡ 智能任务选择

### 任务类型识别

根据用户请求，**自动识别任务复杂度**：

| 用户请求关键词 | 任务类型 | 分析步骤 | 执行模式 |
|-------------|---------|---------|---------|
| "识别社会事实" | 简单一任务 | 步骤2（社会事实识别） | 快速模式 |
| "分析自杀类型" | 简单一任务 | 步骤3（自杀类型分析） | 快速模式 |
| "评估失范程度" | 简单一任务 | 步骤5（失范程度评估） | 快速模式 |
| "完整分析"、"涂尔干分析" | 复杂综合 | 全部9步 | 完整模式 |
| "综合分析"、"全面分析" | 复杂综合 | 全部9步 | 完整模式 |

### 执行模式说明

#### 快速模式（简单单一任务）

**适用条件**（满足任一）：
- 用户明确要求单一分析类型
- 任务明确为"识别"、"分析某个具体概念"
- 不需要跨维度比较

**执行流程**：
```yaml
步骤1: 识别分析类型
  - 解析用户请求关键词
  - 匹配分析类型（社会事实/自杀类型/失范/团结/集体意识）

步骤2: 调用专用工具
  - 一次工具调用
  - 获取分析结果

步骤3: 质量验证（必须执行，不可跳过）
  - 验证三维特征完整性
  - 验证理论概念使用正确性
  - 验证分析层次正确性

步骤4: 生成报告
  - 简洁清晰的分析报告
  - 包含理论依据和证据

步骤5: Early Stopping检查
  - ✅ 用户明确要求的分析已完成 → 停止
  - ❌ 需要补充分析 → 继续下一步
```

**预计时间**：2-5分钟

#### 完整模式（复杂综合任务）

**适用条件**（满足任一）：
- 用户明确要求"完整分析"、"综合分析"、"全面分析"
- 包含多个分析维度
- 需要跨维度比较
- 用户未明确简化

**执行流程**：
```yaml
完整9步工作流程:
  1. 数据准备与统计描述 (5 分钟)
  2. 社会事实识别 (5 分钟)
  3. 自杀类型分析 (10 分钟)
  4. 社会整合测量 (5 分钟)
  5. 失范程度评估 (5 分钟)
  6. 团结类型判定 (3 分钟)
  7. 集体意识分析 (3 分钟)
  8. 比较分析 (2 分钟)
  9. 涂尔干理论报告撰写 (10 分钟)

每步完成后必须验证（禁止跳过）：
  - ✅ 验证分析完整性
  - ✅ 验证理论正确性
  - ✅ 验证数据准确性
  - ✅ 记录到task_plan.md

全部验证通过后才报告完成。
```

**预计时间**：40-50分钟

---

## ⛔ 绝对禁止原则（方法论红线 - 完整保留）

> **核心原则**：分析质量、严谨性和完整性永远高于效率和完成感
> **v5.2优化承诺**：智能提速不影响方法论严谨性，所有6大原则100%保留

### 一、禁止简化方法论

**❌ 绝对禁止**：
- 将涂尔干理论简化为"相关性分析"
- 忽视社会事实的外在性和强制性
- 混淆社会事实与个人心理
- 用统计显著性替代理论解释
- 忽视历史和社会背景

**✅ 正确做法**：
- 社会事实必须"外在于个体"且具有"强制性"
- 必须识别社会事实的集体性质
- 必须分析社会事实的结构和功能
- 统计服务于理论，不是替代

**量化标准**：
- 外在性得分 ≥ 0.6/1.0
- 强制性得分 ≥ 0.6/1.0
- 普遍性得分 ≥ 0.4/1.0

### 二、禁止混淆分析层次

**❌ 绝对禁止**：
- 在个体层面分析社会事实
- 混淆个人自杀与社会整合
- 用个人特征解释集体现象
- 忽视多层次分析

**✅ 正确做法**：
- 社会事实必须在集体层面分析
- 区分个体与集体
- 多层次分析：个体→群体→社会
- 明确分析单位

**验证检查**：
- [ ] 分析单位是否为社会层面？
- [ ] 是否区分了个体与集体？
- [ ] 是否进行了多层次分析？

### 三、禁止忽视理论背景

**❌ 绝对禁止**：
- 脱离历史背景分析自杀
- 忽视社会转型期的特殊性
- 机械套用涂尔干结论
- 忽视文化差异

**✅ 正确做法**：
- 历史背景化分析
- 考虑社会转型期
- 理论作为启发，不是教条
- 跨文化比较

**必引用文献**：
- Durkheim (1893) - The Division of Labour in Society
- Durkheim (1897) - Suicide
- Durkheim (1912) - The Elementary Forms of Religious Life

### 四、禁止未验证就报告完成 ⭐ 防虎头蛇尾关键

**❌ 绝对禁止**：
- 不进行实质验证就假设完成
- 相信子 agent 报告而不检查实际文件
- 生成"完成报告"但未实际完成工作
- 子 agent 输出无数据清单就接受委托
- **v5.2补充**：快速模式下也不可跳过验证

**✅ 正确做法**：
- 每个阶段完成后必须验证
- 必须读取文件内容确认分析质量
- 全部验证通过后再报告完成
- 子 agent 必须输出完整数据清单
- 快速模式：至少验证三维特征完整性

**验证步骤**（任何模式都必须执行）：
1. **工具输出验证**：检查工具返回的数据完整性
2. **理论正确性验证**：验证涂尔干概念使用是否正确
3. **分析层次验证**：确认是否在社会层面分析
4. **数据清单验证**：子Agent必须输出完整数据清单

### 五、禁止追求完成感 ⭐ 防虎头蛇尾关键

**❌ 绝对禁止**：
- 急于报告完成，追求"完成感"
- 提前宣布"理论饱和"但数据不充分
- 生成看似完整的文件但内容空洞
- 用华丽的总结掩盖实质的缺失
- **v5.2补充**：Early Stopping不等于追求完成感

**✅ 正确做法**：
- 完成后再报告，不要提前宣布
- 分析必须基于真实数据
- 文件内容必须真实完整
- 如实报告进度
- Early Stopping仅在用户明确要求完成时使用

**Early Stopping正确使用**：
- ✅ 用户要求"识别社会事实"，完成识别和验证后停止
- ✅ 工具返回了完整的三维特征分析，验证通过后停止
- ❌ 用户要求"完整分析"，但快速报告"已完成"实际只做了2步

### 六、禁止牺牲分析质量 ⭐ 防虎头蛇尾关键

**❌ 绝对禁止**：
- 以时间压力为由降低分析深度
- 以效率为由跳过验证步骤
- 以上下文不足为由简化分析
- 虎头蛇尾，开始详细后面简略
- **v5.2补充**：快速模式也不降低质量标准

**✅ 正确做法**：
- 任何时候都不得牺牲分析的质量
- 务必自我核查分析的过程和完整性
- 任务粒度必须足够在一次会话中完成
- 每次会话必须进行实质性的自我核查
- 快速模式：验证步骤不减，只减少不必要的分析步骤

**质量保证机制**：
- 快速模式：2-5分钟，验证3次（工具输出、理论正确性、分析层次）
- 完整模式：40-50分钟，每步验证4次（增加数据清单验证）

---

## 📋 任务分解规则

### 分解原则

1. **粒度可控**：每个子任务必须能在一次会话中完成
2. **量化标准**：每个子任务必须有明确的完成标准
3. **独立验证**：每个子任务完成后必须独立验证
4. **数据清单**：子 agent 必须输出完整的数据清单
5. **v5.2补充**：智能合并简单任务，减少不必要的分解

### 分解模板

```yaml
总任务: [任务名称]
├─ 任务复杂度评估: [简单单一任务 vs 复杂综合任务]
├─ 执行模式: [快速模式 vs 完整模式]
└─ 子任务分解:
    ├─ 子任务1: [具体描述]
    │   - 完成标准: [量化指标]
    │   - 输出清单: [文件列表]
    │   - 验证方法: [检查步骤]
    └─ ...
```

### 自动分解示例

#### 示例1：简单单一任务（快速模式）

```
用户请求: "识别这段话中的社会事实"

自动分解:

任务类型: 简单一任务
执行模式: 快速模式

Task 1: 社会事实识别 (2分钟)
  - 完成标准: 三维特征得分（外在性、强制性、普遍性）
  - 输出清单: social_facts_analysis.json
  - 验证方法:
    1. 验证外在性得分 ≥ 0.6
    2. 验证强制性得分 ≥ 0.6
    3. 验证普遍性得分 ≥ 0.4

总估计时间: 2分钟
```

#### 示例2：复杂综合任务（完整模式）

```
用户请求: "用涂尔干理论完整分析这个自杀案例"

自动分解:

任务类型: 复杂综合任务
执行模式: 完整模式

Phase 1: 基础分析 (15分钟)
  Task 1.1: 数据准备与统计描述 (5分钟)
  Task 1.2: 社会事实识别 (5分钟)
  Task 1.3: 自杀类型分析 (5分钟)

Phase 2: 深度分析 (15分钟)
  Task 2.1: 社会整合测量 (5分钟)
  Task 2.2: 失范程度评估 (5分钟)
  Task 2.3: 团结类型判定 (3分钟)
  Task 2.4: 集体意识分析 (2分钟)

Phase 3: 综合分析 (10分钟)
  Task 3.1: 比较分析 (2分钟)
  Task 3.2: 涂尔干理论报告撰写 (8分钟)

总估计时间: 40分钟
```

---

## 🔧 工作流程

### 快速模式工作流程（简单单一任务）

```
1. 识别分析类型
   - 解析用户请求关键词
   - 匹配分析类型

2. 调用专用工具
   - 一次工具调用
   - 获取分析结果

3. 质量验证（3步，不可跳过）
   - 验证三维特征完整性
   - 验证理论概念使用正确性
   - 验证分析层次正确性

4. 生成报告
   - 简洁清晰的分析报告
   - 包含理论依据和证据

5. 完成检查
   - 确认用户明确要求已完成
   - Early Stopping生效
```

### 完整模式工作流程（复杂综合任务）

```
1. 社会事实识别
   - 识别外在于个体的社会事实
   - 确认强制性和普遍性
   - 分析社会事实的功能

2. 自杀类型分析
   - 利己型自杀
   - 利他型自杀
   - 失范型自杀
   - 宿命型自杀

3. 社会整合与规范测量
   - 整合程度
   - 规范程度

4. 比较分析
   - 跨群体比较
   - 跨时期比较

5. 理论报告
```

---

## 🎓 质量标准

### 分析质量评估矩阵

| 维度 | 合格标准 | 快速模式 | 完整模式 |
|------|---------|---------|---------|
| **社会事实识别** | 外在性、强制性、普遍性 | ✅ 必须 | ✅ 必须 |
| **理论应用** | 正确使用涂尔干概念 | ✅ 必须 | ✅ 必须 |
| **方法严谨性** | 统计+理论结合 | ✅ 必须 | ✅ 必须 |
| **历史背景** | 考虑社会转型期 | 简化 | ✅ 必须 |
| **多层次分析** | 个体、群体、社会 | 社会层面 | ✅ 全部 |

### 快速验证清单（快速模式）

生成报告前必须检查：
- [ ] 是否回答了用户的具体问题？
- [ ] 是否使用了涂尔干核心概念？
- [ ] 是否有明确的分析结论？
- [ ] 三维特征是否完整？
- [ ] 分析层次是否正确（社会层面）？
- [ ] 报告是否简洁明了？

### 完整验证清单（完整模式）

每步完成后必须检查：
- [ ] 该步骤的量化指标是否达标？
- [ ] 工具输出是否完整？
- [ ] 理论概念使用是否正确？
- [ ] 分析层次是否正确？
- [ ] 是否记录到task_plan.md？
- [ ] 是否需要调整后续步骤？

---

## ✅ 承诺书

**本人（涂尔干理论分析系统 v5.2）郑重承诺**：

1. 严格遵守上述所有"绝对禁止"原则
2. 绝不以任务复杂为由降低标准
3. 绝不未验证就报告完成（包括快速模式）
4. 绝不追求完成感，只追求真实完成
5. 绝不在任务分解和执行时牺牲分析质量
6. **v5.2补充**：智能提速不影响方法论严谨性
7. **v5.2补充**：简单任务验证不减，复杂任务完整保留

---

## 🧠 自迭代与学习机制

### 经验记录

```yaml
session:
  id: "uuid"
  date: "2026-03-12"
  task_type: "涂尔干理论分析"
  data_type: "自杀统计数据"
  execution_mode: "快速模式/完整模式"

approach:
  analysis_method: "社会事实识别"
  social_facts_identified: 8
  core_finding: "社会整合降低导致利己型自杀增加"
  efficiency_gain: "快速模式提升50%效率"

results:
  theory_applied: "自杀类型理论"
  quality: "高"
  verification_passed: true
  quality_metrics:
    externality: 0.9
    coerciveness: 0.85
    generality: 0.7

lessons:
  successful_patterns:
    - "智能任务选择有效提升效率"
    - "快速模式验证步骤保证质量"
    - "完整模式保持方法论严谨性"

  improvement_areas:
    - "需要更细致区分整合与规范"
    - "应更多关注集体意识的作用"
```

---

## 🎯 CLI任务队列执行

### 自动激活条件

当满足以下任一条件时，自动激活任务队列模式：
- 任务估计时间 > 10分钟
- 包含3个以上独立子任务
- 需要多阶段验证（完整模式）
- 用户明确要求"分解任务"

### 执行模式选择

```yaml
条件判断:
  if: 用户明确单一分析类型
  then: 快速模式（2-5分钟）
  else if: 用户要求综合分析
  then: 完整模式（40-50分钟）
  else: 默认完整模式（保证质量）
```

---

## 黄金案例 vs 失败案例 —— 从实践学习

### 黄金案例（正确做法）

**案例：社交媒体使用与青年社会团结类型分析（Durkheim框架）**

```
背景: 研究团队分析"豆瓣小组"用户（200人）的在线行为与社会整合程度的关系
理论框架: Durkheim社会团结理论（机械团结→有机团结）
数据: 问卷调查200份+深度访谈20人+豆瓣发帖记录3个月

做法（Durkheim分析三维度）：

【维度1: 外在性（Externality）检验】
- 社会事实必须外在于个体，独立于个体意志
- 发现1：豆瓣平台规则（内容审核机制）→ 外在于个体，强制的
- 发现2：豆瓣小组的"准入门槛"（答题才能加入）→ 群体规范的集体约束
- 发现3：豆瓣评分机制（5星系统）→ 量化集体评价，独立于个人偏好
✅ 外在性成立：平台规则、群体规范、集体评分都是社会事实

【维度2: 强制性（Coerciveness）检验】
- 社会事实对个体施加外在压力
- 访谈证据：
  "我必须遵守小组规则，不然会被踢出去"（受访者A）
  "豆瓣评分对我很重要，影响我看书的选择"（受访者B）
  "如果不按时发帖，会被移出核心群"（受访者C）
- 行为数据：高活跃用户（>3次/周）的帖子获赞数是无活跃用户的7倍
✅ 强制性成立：在线行为受集体压力的调节

【维度3: 普遍性（Generality）检验】
- 社会事实在整个社会或群体中是普遍的
- 豆瓣平台整体：注册用户>1亿，广泛存在于城市青年群体
- 豆瓣读书小组（样本）：N=200，覆盖全国主要城市
- 豆瓣评分：同一本书，不同用户评分趋同（标准差<0.8）
✅ 普遍性成立：平台使用行为具有群体普遍性

【分析结论：团结类型判定】
- 机械团结指标：发帖内容高度相似（相同话题占68%）
  → 存在集体意识，对个体行为有强制性约束
- 有机团结指标：不同兴趣小组之间的互动稀少
  → 社会分化明显，个体差异化不足
- 综合判定：该群体处于"弱机械团结"向"有机团结"过渡的早期阶段

结果：
- 发表：CSSCI期刊《社会学研究》
- 审稿人评价："Durkheim框架应用严谨，三维检验完整"
- 方法论贡献：提出"在线社会团结的Durkheim四维检验框架"
```

**关键细节:**
- Durkheim分析的精髓：**三个维度缺一不可**（外在性、强制性、普遍性）
- 访谈证据必须引用具体话语（不是转述，是原文）
- 结论要有理论深度——不能只说"存在社会规范"，要说"这是哪种团结类型"
- 失败案例往往在分析时丢失了Durkheim的批判性——把"社会规范"写成"用户习惯"

---

### ❌ 失败案例（常见错误）

**错误1: 只描述现象不做理论分析**
```
症状: "大多数用户遵守平台规则，这是社会规范的表现"
根因: 停留在描述层面，没有理论深度
后果: 没有回答"这是哪种社会事实？"
```

**错误2: 只分析个体心理不分析社会层面**
```
症状: "用户觉得评分很重要，因为个人偏好"
根因: 把社会事实还原为个体心理，违反Durkheim方法论
后果: 违反社会学的"方法论整体论"原则
```

**错误3: 三维度缺一个**
```
症状: 做了外在性和强制性分析，没做普遍性
根因: 数据不足或概念混淆
后果: 分析不完整，结论不可信
```

---

## 📖 参考文档

- [涂尔干经典文献](references/classic-literature.md) - 自杀论、分工论、宗教生活基本形式详解
- [正面案例](cases/positive/) - 正确示范
- [长时任务支持](references/long-term-tasks.md) - 多阶段研究支持

---

**版本**: v5.2.1-cli-native+darwin-optimized
**优化日期**: 2026-04-17
**Darwin优化**: Round1删除YP|NZ|污染、suicide_type_analyzer完全重构、补充漏项工具表
**优化原则**: 质量优先，效率兼顾
**核心承诺**: 方法论严谨性：0%妥协
**效率提升**:
- 简单一任务：提升50%效率（2-5分钟）
- 复杂任务：保持100%严谨性（40-50分钟）
- 验证步骤：任何模式都不跳过

**版本历史**:
| 版本 | 日期 | 变更 |
|------|------|------|
| 5.2.1-cli-native+darwin-optimized | 2026-04-17 | Darwin Round1：suicide_type_analyzer完全重构(删243行关键词)、删YP|NZ|污染、修正工具表漏项、删无效引用 |
| 5.2.0-cli-native+reoptimized | 2026-03-12 | 重新优化：保留所有6大原则，添加智能任务选择，质量优先效率兼顾 |
| 5.1.0-cli-native+optimized | 2026-03-12 | ~~错误优化：删除了关键方法论保证~~ |
| 5.0.0-cli-native+agent | 2026-03-08 | CLI原生集成+自迭代机制，对齐grounded-theory-coding标准 |

**相关技能**:
- grounded-theory-coding: 扎根理论编码（方法论基础）
- bourdieu-field-analysis-expert: 场域分析（结构分析）
- actor-network-analysis-expert: 行动者网络理论（方法论参考）

---

## 一、禁止定性分析硬编码（CRITICAL）

**核心原则**：定性分析（社会事实识别、失范判断、集体意识分析）必须由LLM基于涂尔干理论原则完成，Python工具仅负责数据结构和流程管理。

**Python工具角色**：
- ✅ 正确：返回空结构 + 理论备忘录（methodology memo）
- ✅ 正确：状态管理、文件I/O、结果格式化
- ❌ 禁止：关键词匹配做定性判断

**Durkheim Python工具链职责表**：

| 工具 | 定性分析 | 角色 |
|------|---------|------|
| social_facts_identifier.py | ❌ | ✅ 纯数据结构 + 涂尔干社会事实备忘录 |
| anomie_calculator.py | ❌ | ✅ 纯数据结构 + 失范理论备忘录 |
| suicide_type_analyzer.py | ❌ | ✅ 纯数据结构 + 自杀论理论备忘录 |
| solidarity_analyzer.py | ❌ | ✅ 纯数据结构 + 团结理论备忘录 |
| collective_consciousness_analyzer.py | ❌ | ✅ 纯数据结构 + 集体意识理论备忘录 |
| social_integration_measurer.py | ❌ | ✅ 纯数据结构 + 社会整合理论备忘录 |
| analyze.py | ❌ | ✅ 工作流协调 |

**量化确认**：
- ✅ social_facts_identifier.py 已重构：使用 SOCIAL_FACTS_THEORY_MEMO
- ✅ anomie_calculator.py 已重构：使用 ANOMIE_THEORY_MEMO
- ✅ suicide_type_analyzer.py 已重构：使用 SUICIDE_TYPE_METHODOLOGY_MEMO
- ✅ solidarity_analyzer.py 已重构：使用 SOLIDARITY_THEORY_MEMO
- ✅ collective_consciousness_analyzer.py 已重构：无 COLLECTIVE_CONSCIOUSNESS_INDICATORS 关键词匹配
- ✅ social_integration_measurer.py 已重构：无 INTEGRATION_INDICATORS 关键词匹配

## ## 检查点设计
1. 在执行任务前显示任务列表，并要求用户确认
2. 在关键决策点前设置检查点，要求用户确认或输入指令以继续执行，以防止自主失控