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name: attribute-perception
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description: 属性感知类问题——需要识别或推理人物/对象的态度、情感、身份等抽象属性
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task_type: Attribute Perception
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## 适用场景
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问题要求理解人物态度、情感、动机、身份或对象的抽象属性。
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例: "What evidence indicates that X?" "What can be said about Y's attitude?" "Which statement is incorrect?"
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## 视频树字段索引
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| 层级 | 字段 | 适用场景 |
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| L1 | scene_summary | 整体概况 |
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| L1 | key_entities | 查找人物/物体 |
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| L1 | main_actions | 主要动作 |
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| L1 | temporal_flow | 时间线概览 |
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| L1 | topic_keywords | 主题定位 |
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| L2 | event_description | 事件因果 |
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| L2 | entities / actions | 实体和动作细节 |
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| L2 | state_changes | 状态转变 |
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| L2 | spatial_relations | 空间关系变化 |
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| L3 | frame_summary | 精确视觉证据 |
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| L3 | visible_entities | 具体物体确认 |
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| L3 | ongoing_actions | 正在发生的动作 |
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| L3 | spatial_layout | 精确空间位置 |
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| L3 | visual_attributes | 光照、色调、机位 |
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| L2/L3 | subtitle | 字幕转写（L1 无此字段） |
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| 全层 | visible_text | 画面文字（OCR） |
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## 搜索步骤
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### Step 1: 精准关键词搜索
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用问题中的核心属性词和实体名称构造搜索查询，直接定位包含目标实体的节点。
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### Step 2: 字幕深读
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定位到相关节点后，仔细阅读字幕原文。
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### Step 3: 相邻节点检查
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当 top-1 搜索结果不足以做出判断时，检查相邻的 L3 节点。
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## 输出格式
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每轮在 content 中输出以下 JSON（第一轮可省略 reflect）：
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```json
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{
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"reflect": {
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"learned": "这条信息揭示了什么",
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"options": {
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"A": "对此选项已知什么、来自哪个节点",
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"B": "...", "C": "...", "D": "..."
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},
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"confidence": 0.5,
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"best_candidate": "B",
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"answer_ready": false,
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"evidence_directness": "explicit / implicit / metaphorical",
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"competing_options": "当前证据可能支持的其他选项: [B, C]"
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},
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"plan": {
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"goal": "本轮要获取什么信息",
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"tool": "选择哪个工具",
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"reason": "为什么这个工具和参数能达成目标"
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},
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"action": {
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"tool": "search_similar",
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"args": {"query": "关键词", "question": "当前关注的具体问题"}
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}
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}
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```
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当 evidence_directness 为 metaphorical 时，必须寻找第二条独立证据再提交。
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## 自检信号
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如果你抓住第一个看似相关的文本线索就推断属性结论，停下来——检查你找到的线索是字面含义还是隐喻，语境是否支持你的解读。
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## 常见陷阱
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1. **浅层线索锚定**: 看到隐喻就推断能力评价，但实际语境可能在讲其他事情。抓住第一个看似相关的线索就下结论是最常见的错误模式。
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2. **隐喻/间接表达**: 视频中常用比喻或间接描述来表达属性。当证据来自隐喻时，必须标记为 metaphorical 并主动寻找第二条佐证。
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