新增大模型知识库技能

offline-backend-20260512/backend/knowledge/knowledge_base/primitives/methods/_MANIFEST.md

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+# primitives/methods/ 方法论
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+具体的操作方法。比 frameworks 更"工序化"，告诉模型按什么步骤做某件事。
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+## 文件清单
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+### 文本分析方法
+- `political_text_decoding.md` — 政治文本的解码步骤（信号词扫描、历史比对、受众分析）
+- `speech_comparative_analysis.md` — 演讲对比分析的标准流程
+- `manifesto_analysis.md` — 政党政见/竞选政纲的结构化分析方法
+- `sentiment_vs_stance.md` — 情感分析与立场分析的区分与各自适用场景
+- `keyword_signaling_analysis.md` — 信号词分析法的操作步骤
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+### 民调与数据方法
+- `poll_aggregation.md` — 多家民调聚合的方法与陷阱（house effect、加权）
+- `poll_house_effects.md` — 各家民调机构的系统性偏差识别
+- `survey_question_wording_effects.md` — 问卷问法对结果的影响及如何控制
+- `cross_tabulation_reading.md` — 交叉表阅读的注意事项
+- `panel_data_analysis.md` — TEDS 等面板调查的纵向分析方法
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+### 选举数据方法
+- `precinct_level_analysis.md` — 村里级数据分析的标准流程
+- `swing_calculation.md` — 选票位移计算方法（不同基准的取舍）
+- `regression_to_baseline.md` — 选举结果与"基本盘"的偏离分析
+- `turnout_decomposition.md` — 投票率变化的成因分解
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+### 即时舆情方法
+- `social_listening_methodology.md` — 社群聆听的代表性问题与应对
+- `volume_vs_sentiment_vs_reach.md` — 声量、情感、触及三者不可混用
+- `early_signal_detection.md` — 早期信号侦测的指标与门槛
+- `viral_event_anatomy.md` — 病毒式传播事件的结构性拆解
+- `bot_and_inauthentic_detection.md` — 机器人与不实帐号识别的实务方法
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+### 比较与历史方法
+- `historical_analogy_use.md` — 历史类比的有效条件与误用陷阱
+- `cross_country_comparison.md` — 跨国比较的可比性建立
+- `before_after_analysis.md` — 前后对比设计的因果识别力与限制
+- `counterfactual_reasoning.md` — 反事实推理的纪律与边界
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+### 写作与输出方法
+- `analytical_writing_standards.md` — 分析写作的格式与品质标准
+- `uncertainty_communication.md` — 不确定性的表达规范（信心度分级）
+- `source_citation_standards.md` — 引用与来源标注的格式要求
+- `bias_self_check.md` — 输出前的自我偏差检查清单