核心 GUIDE
Research → Outline（研究到提纲）
Research-to-outline 把收集到的 Evidence 转成 Claim、Question 与 Section Structure，让 Long-form Generation 跟随证据，而不是先编 Narrative 再去寻找 Citation。
核心心智模型
Outline 是 Claim Architecture。每个 Section 应有 Purpose、Supporting Evidence 与 Unresolved Question；Prose 应在 Evidence Structure 足够清晰之后才生成。
为什么重要
AI 让 Drafting 变得便宜，因此更容易在 Research 揭示真相之前先生成漂亮结构。Evidence-first Outline 会让 Narrative 保持可调整，提前暴露 Gap，也减少把 Source 强行塞进预设 Story 的风险。
01
从 Claim / Evidence Cluster 构建 Outline
按 Research Note 能支持的 Decision/Claim 分组，保留 Disagreement，并判断哪些 Cluster 值得独立 Section。每个 Section 记录 Question、Provisional Claim、Strongest Evidence 与 Missing Evidence。按照 Reader Dependency 与 Argument Flow 排序；新 Source 让 Claim 变弱或分叉时，允许结构随之变化。
02
示例：Interview 还没读完，就先生成十章 Market Report
Author 根据 Project Brief 让 AI 先生成十章，再把 Interview Evidence 塞进 Heading。多条发现与原 Story 冲突。重新按 Evidence Cluster 建 Outline 后，Section 数量减少，增加 Disagreement Section，并把一条证据不足的 Claim 标成 Unresolved，而不是隐藏矛盾。
常见失败模式
- Review Evidence Landscape 前就固定 Final Outline。
- 用 Topic Label 当 Section，却没有定义它解决什么 Claim/Question。
- Contradictory Evidence 破坏 Narrative 时直接丢弃。
工程启发
- Drafting 前让每个 Section 都有 Evidence-backed Purpose。
- 在 Outline 中保留 Unresolved Question，而不是用 Generated Text 填空。
- Evidence Structure 改变时允许 Reorder/Split Section。
关键结论
- 01强 Outline 是 Supported Claim Map，不是 Keyword 生成目录。
- 02Narrative Structure 应在 Prose 前由 Evidence 塑形。
- 03Outline 中暴露 Gap 比 Finished Draft 中修 Unsupported Claim 更便宜。
阅读记录
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用于这些学习路径
这个 Concept 会在多个 canonical 学习路径中复用。
来自 Knowledge Graph 的相关知识点
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