数据完整性审计

问题从哪来

知识库、培训 HTML、项目文档和 MEMORY.md 往往同一事实多处出现。用户一句「把 XX 改成 XX」或「这数据不对，改一下」，如果只改当前打开的文件，其它路径会长期残留旧数值、旧名称或旧时间线，后续生成报告、徽章和标签还会把错误再展示一遍。

技能如何约束流程

本技能把「数据修改」定义为必须走完整审计链，而不是单点编辑：

1. 确认意图与范围 — 以用户原话为准，不擅自推断；默认倾向全库同步，但会先问清是单文件还是全部。
2. 全库扫描 — 用 Node 脚本或 grep 覆盖 memory/、培训课程/、02_projects/、reports/、综合知识库及 HTML 产物等范围，列出所有命中。
3. 公开数据核对 — 涉及公司名、数量、排名、评级等时，对照官网、百科与权威新闻，并记录每条数据的发布时间或截止时间；用户明确说以其为准时，优先用户数据，与官网冲突时在备注标注「用户确认」。
4. 一次性全量替换 — 用全局替换脚本改齐，避免「改了一处、漏了十处」。
5. 验证与留痕 — 再次搜索旧关键词，结果应为零；把修改内容、文件数量、新旧对比及原因写入当天 memory/YYYY-MM-DD.md；清理临时脚本。

文档里还列了常见反模式：只改用户指出的文件、忽视标签/徽章、生成 DOCX/PDF 后未核对正文段落数等。

适用边界

• 面向会改仓库内结构化/半结构化文本的场景，不是通用 ETL 或数据库事务审计。
• 公开平台比对是辅助确认最新性，不是替代业务审批；冲突处理规则已写死：用户确认 > 自行推断。
• 依赖执行者能跑全库搜索与批量替换；scripts/scan_and_replace.js 在 SKILL 中作为一体化模板引用，具体实现需与本地目录结构一致。