什么是前苏联亲属关系研究？
前苏联亲属关系研究是一项以证据为先的家谱研究技能，适用于 Codex 和 Claude Code 等 AI 代理。它帮助调查涉及前苏联、苏联和俄罗斯帝国的家族史问题，同时清晰区分记录、解读和未解决的问题。
该技能适用于教会簿册、民事登记簿、军事数据库、流放与镇压档案、已出版的文献汇编以及未编目的档案扫描件。它不会生成缺乏依据的家谱，而是记录每项发现的来源，区分独立证据与重复副本，并说明哪些内容已经或尚未得到证明。
内部指令以俄语编写，但代理会使用用户的语言进行回复。它可以按原始拼写引用姓名和段落，提供翻译，并根据记录所使用的语言构建检索内容，包括俄语、乌克兰语、波兰语、罗马尼亚语、德语和意第绪语形式。
主要功能
- 结构化案件受理：定义一个研究问题、已知事实、可能仍在世的人员以及任何限制研究的主题。
- 可复现的登记表：维护人员、档案材料、主张、关系和检索记录的 CSV 文件，并配有最终报告模板。
- 历史行政区划：根据事件发生日期当时存在的国家、省、区、教区或民事登记机构确定事件归属，而不是依赖现代地图。
- 姓名变体分析：处理父称、婚前姓名、转写形式以及多个地区语言中的历史形式。
- 来源层级：优先采用原始记录、官方目录和索引，再将在线家谱或论坛视为线索。
- 明确的证据状态：将主张标记为
hypothesis、single-source、corroborated、strongly-corroborated、contradicted或unresolved。 - 身份解析：在父母、门牌号、确切出生日期、教父母或军队单位等细节将其联系起来之前，为可能的同名者保留独立的
person_id值。 - 证据审计：检查引用完整性，并在撰写最终报告前警示证据相互印证不足的问题。
- 负责任的边界：保护在世人员，要求由人工处理登录和 CAPTCHA，并禁止绕过付费墙、速率限制或访问控制。
前置条件
你需要 Git、Python 3 以及受支持的 Agent Skills 运行时。随附脚本仅使用 Python 标准库，因此不需要额外安装 Python 软件包。
请选择与代理匹配的安装位置。Codex 使用 ~/.codex/skills/，个人 Claude Code 技能使用 ~/.claude/skills/。Claude Code 也可以从项目的 .claude/skills/ 目录加载该技能。
安装技能
为 Codex 安装
git clone https://github.com/DenisSergeevitch/ex-ussr-kinship-research ~/.codex/skills/ex-ussr-kinship-research作为个人 Claude Code 技能安装
git clone https://github.com/DenisSergeevitch/ex-ussr-kinship-research ~/.claude/skills/ex-ussr-kinship-research为单个 Claude Code 项目安装
将仓库克隆或复制到项目仓库内部的 .claude/skills/ex-ussr-kinship-research。这样可以将该技能与此项目关联，而不是让它在所有项目中可用。
源代码仓库位于 GitHub。
开始研究案件
最简单的开始方式是提出一个具体的家族史问题。请包括已知姓名、大致日期、地点、记录扫描件和不确定之处，但不要将未经核实的家族传闻当作事实。
请求示例包括：
- 我的曾祖父在 20 世纪 30 年代被流放到哈萨克斯坦。请帮我在教会记录中找到他的父母。
- 这里有一份结婚证和一张士兵卡的扫描件。请核实它们是否指向同一个人，并建立证据链。
- 请为 19 世纪 90 年代波多利亚的一个村庄找到所属教区和正确的 FamilySearch 胶卷，然后检查该姓氏的出生记录。
代理应在广泛检索之前先进行信息采集。一个有用的请求应明确主要问题、已知事实、可能仍在世的人员、限制条件和所需的输出语言。默认语言设置为自动，因此代理通常应使用研究者所用的同一种语言进行回答。
创建案件工作区
在技能仓库中，使用随附脚本初始化案件目录：
python scripts/init_case.py --case-dir ./my-case --research-question "Who were Maria's parents?" --subject-label "Maria"这将建立用于跟踪人员、档案材料、主张、关系和检索记录的结构化工作区。每个案件只保留一个明确的研究问题，以便最终形成的证据链易于理解。
登记并计算档案材料哈希值
即使文件名发生变化或出现重复副本，也应确保保存的扫描件和文档仍可识别。请为每份档案材料生成 SHA-256 哈希值：
python scripts/hash_artifact.py ./scans/marriage-1902.jpg将该实物及其来源信息记录在案件登记册中。下载的图像、同一底层记录的裁剪图和镜像，并不会自动成为彼此独立的证据。相关副本应共享一个 independence_group，以免被计为彼此独立的证明。
遵循证据优先的工作流程
- 明确目标主张。 将宽泛的家族问题转化为记录能够支持或反驳的主张，例如确认 Maria 的父母。
- 确定历史地点。 确定事件发生日期对应的管辖范围，包括相关州、地区、教区或民事登记机构。
- 建立姓名变体。 准备当地记录人员所使用语言中的可能拼写、父名、婚前姓和音译形式。
- 先搜索更有力的来源。 优先查找原始记录，然后是官方目录、索引和已出版的文献汇编。将用户贡献的家谱和论坛帖子视为线索，而不是证据。
- 记录成功和失败的搜索。 记录搜索地点、查询内容或查阅的胶片以及结果。负面结果可以避免重复工作，并明确哪些公开来源已经查尽。
- 根据证据创建主张。 将每项事实性陈述链接到支持它的实物，并分配一个可解释的状态。
- 谨慎确认身份。 不要仅仅因为两人同名且来自同一村庄就将其合并。
- 报告前进行审计。 运行审计脚本，处理薄弱链接、缺失引用以及不当计数的相互印证。
审计证据
生成结论前，运行：
python scripts/audit_evidence.py --case-dir ./my-case该审计会检查登记册的引用完整性，并标记薄弱的相互印证。利用审计结果修正案件数据，或将主张标记为未解决。目标不是强行让每个问题都得到自信的答案，而是确保每个结论都准确反映现有证据。
处理未编目的扫描件
FamilySearch 上许多前苏联教会簿册都是仅含图像的藏品。因此，即使相关条目确实存在，按姓氏搜索也可能没有结果。该项目的实地经验建议：找到正确的胶片，将档案引用对应到胶片标识符，找到相关卷册或章节，浏览关键栏位，并放大查看候选条目。
记录查阅的胶片、图像范围、记录类型和页码。在可行时，重点裁剪图或合成的栏位视图可以让长篇登记册更易于查阅。浏览器操作应保持克制：遵守速率限制，适当使用重试，并将耗时较长的扫描任务放在专用标签页中。
寻找关联细节
仅凭姓名通常不够。更有力的身份线索可能包括：婚姻记录中重复出现的确切出生日期、持续不变的门牌号、相符的父母或教父母，或所属军事单位。该实地指南还介绍了死胎记录、历史上的父名格式，以及 Grigorie 和 Gheorghe 等书记员替代写法。
旧登记册上的苏联时期旁注也可能很重要。后来添加的“已签发证明”之类的注记，可能表明该人或其家族在较晚日期仍然在世，并曾申请相关证明文件。
高级研究技巧
区分出生地和居住地
不要将“出生于”和“成长于”视为同义。村庄可能曾经改名、在地区之间转隶，或被完全撤销。应围绕事件日期建立地点历史，并分别记录现代对应地点。
谨慎使用姓氏群组
军事数据库可以揭示一群拥有相同姓氏和出生地的人，有时称为姓氏巢。这些群组有助于提出假设，但不能单独证明亲属关系。二战损失数据库也往往遗漏幸存者，因此缺失记录不能证明某人未曾服役。
结合背景解读镇压和 deportation 来源
已出版的资料汇编和 rehabilitate 档案可能包含判决、家庭及行政细节。应仔细阅读法律依据等栏位。档案中提到的地方事件，可能不同于影响该家族的更大规模 deportation 行动。当公开记录不足时，该技能可以起草档案申请，但不会发送该申请。
将家族材料视为来源
护照、口述史录音和研究者笔记，在按来源类型正确标注后，都可以作为证据纳入。为录音访谈添加时间戳，并保留以下区别：亲属亲眼见证的内容、从他人处听到的内容，以及研究者推断出的内容。
公开证据耗尽后停止
负责任的代理不应无限期重复相同搜索，也不应使用虚构细节填补空白。当可访问的来源已经查尽后，应总结已核查的内容，为在世亲属准备有针对性的问题，并起草发往相关档案馆的申请。
隐私与访问规则
- 不得使用此技能查找在世人士当前的地址、电话号码或在线账户。
- 在报告中尽量减少有关在世人士和未成年人的个人信息。
- 未经明确同意，不得将私人文件或 DNA 数据上传到第三方服务。
- 让用户自行完成网站登录和 CAPTCHA 验证。代理不得解决或绕过 CAPTCHA。
- 不得规避付费墙、地理封锁、速率限制或其他访问控制，也不得使用泄露的数据库。
- 涉及镇压、驱逐、收养或 DNA 意外发现的敏感信息时，应以中立方式进行报告，且仅报告研究问题所需的程度。
- 提交请求前应核实当前的档案访问流程，因为访问规则可能发生变化。
了解存储库
SKILL.md 包含核心工作流程、硬性规则和语言政策。references/ 目录提供来源策略、证据规则、地区设置指南、浏览器使用规范、隐私指南、精选种子来源和实地实践经验。assets/ 目录存放案例模板，scripts/ 目录包含初始化、哈希和审计工具。
贡献者可以将来源添加到 references/seed-sources.md。条目应注明所有者、管辖范围、收藏类型、资源是否包含原件或索引、稳定标识符、访问条件、限制、常见错误以及最后核查日期。示例不得暴露个人数据。
结论
ex-USSR Kinship Research 将 AI 代理转变为结构化研究助手，而不是自动生成家谱的工具。它的主要价值在于可追溯性：每个人、文献、主张、关系和搜索都可以接受复核，同时不确定性和矛盾也会保持可见。通过结合历史管辖范围、多语言姓名变体、谨慎的身份解析和最终审计，你可以得出可复现且诚实说明局限性的家族史结论。
该项目由 Denis Shiryaev 维护，并根据 MIT 许可证发布。