中藏药材基源鉴定与道地性评价

解决什么问题

做药材鉴定或入库验收时，最棘手的不是"认不出"，而是基源身份和品质优劣被混在一个判断里：性状像、产地像、含量也勉强达标，但证据链是散的。更麻烦的是多基源药材——同一味药来自多个物种，笼统下结论往往掩盖了种间差异；而文献冲突、数据缺失时，结论里的不确定性也常常被丢掉。

这个技能把一批药材的鉴定与评价拆成可追溯的四阶段流水线，用证据优先和不确定性声明两条原则贯穿全程。

技能如何工作

• 信息收集与预处理：输入可以是药材名称、产地、外观描述、图片/图谱、理化或 DNA 条形码数据中的一项或多项。证据不足时，技能会主动补齐七类关键字段——药材名称、产地、形态特征、图片/图谱数据、理化数据、分子数据、采购信息——而不是靠猜测。模型支持多模态时，先对图片做视觉分析，把形态特征纳入鉴别流程。
• 基源鉴定（回答"是什么"）：按性状、显微、分子三条路径交叉比对。性状鉴别对照《中国药典》标准，做形、色、气、味、断面、水试/火试的符合度判断；显微鉴别分析组织构造、特征细胞和内含物；有 DNA 条形码时做序列比对与系统发育分析。最终给出置信度分级：三项证据中至少两项强证据且无矛盾为高，仅单项强证据或存在部分偏差为中。
• 道地性评价（回答"好不好"）：拆成六个维度逐一评级——本草考证、遗传学、生态学、栽培与加工、化学与代谢组学、药理学。每项给出吻合/部分吻合/偏离的判定，再综合为道地性优、良、一般、非道地。无分子数据就标注“无遗传学数据，本项暂不评级”，不做无据推断。
• 综合结论：输出结构化报告，包含品质等级、问题归因、改进建议和建议补充的检测项目。

核心原则还包括术语规范、拉丁学名采用斜体，以及多基源药材分别评价各基源的性状差异与道地性。

适用边界与注意点

• 数据不足时，技能会标注证据不足，结论为初步判断或本项暂不评级，并对关键缺失信息以提问方式向用户补足，绝不自行假定产地和物种。
• 技能不包含自动执行脚本，属于知识推理型；所有结论需引用《中国药典》、权威本草文献或同行评议成果，确证仍要配合药典检测与实验室项目。
• 模型不具备多模态能力时，图片相关特征无法自动提取，需先转为文字描述。