·literature-engineer
</>

literature-engineer

توسيع الأدبيات متعددة المسارات + تطبيع البيانات الوصفية لاستطلاعات الأدلة الأولى. إنتاج مجموعة كبيرة من المرشحين (`papers/papers_raw.jsonl`، الهدف ≥1200) بمعرفات ومصدر ثابتين، جاهزين للحذف/الرتبة + إنشاء الاقتباس. ** الزناد **: جامع الأدلة، مهندس الأدب، المصادر، المصادر، تزايد، استشهد بها، المراجع، المصادر، المصدر. **استخدم عندما**: يجب أن يكون لديك ما يزيد عن 1200 علامة تعريفية (خط أنابيب المسح في المرحلة C1، وما إلى ذلك من الأدلة). **تخطي إذا**: قم بزيارة `papers/papers_raw.jsonl`(≥1200 且每条都有稳定标识+来源记录). **الشبكة**: 可离线(استيراد الواردات);雪崩/在线检索需要网络. ** الدرابزين **: 不允许编造论文;每条记录必须带稳定标识(arXiv id / DOI / 可信 URL) والمصدر ;不写 الإخراج / النثر.

25التثبيتات·2الرائج·@willoscar

التثبيت

$npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill literature-engineer

كيفية تثبيت literature-engineer

ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي literature-engineer بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر

  1. افتح الطرفية: افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal
  2. نفّذ أمر التثبيت: انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill literature-engineer
  3. تحقق من التثبيت: بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw

المصدر: willoscar/research-units-pipeline-skills.

Goal: build a large, verifiable candidate pool for downstream dedupe/rank, mapping, notes, citations, and drafting.

This skill is intentionally evidence-first: if you can't reach the target size with verifiable IDs/provenance, the correct behavior is to block and ask for more exports / enable network, not to fabricate.

توسيع الأدبيات متعددة المسارات + تطبيع البيانات الوصفية لاستطلاعات الأدلة الأولى. إنتاج مجموعة كبيرة من المرشحين (`papers/papers_raw.jsonl`، الهدف ≥1200) بمعرفات ومصدر ثابتين، جاهزين للحذف/الرتبة + إنشاء الاقتباس. ** الزناد **: جامع الأدلة، مهندس الأدب، المصادر، المصادر، تزايد، استشهد بها، المراجع، المصادر، المصدر. **استخدم عندما**: يجب أن يكون لديك ما يزيد عن 1200 علامة تعريفية (خط أنابيب المسح في المرحلة C1، وما إلى ذلك من الأدلة). **تخطي إذا**: قم بزيارة `papers/papers_raw.jsonl`(≥1200 且每条都有稳定标识+来源记录). **الشبكة**: 可离线(استيراد الواردات);雪崩/在线检索需要网络. ** الدرابزين **: 不允许编造论文;每条记录必须带稳定标识(arXiv id / DOI / 可信 URL) والمصدر ;不写 الإخراج / النثر. المصدر: willoscar/research-units-pipeline-skills.

حقائق جاهزة للاقتباس

حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.

أمر التثبيت
npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill literature-engineer
الفئة
</>أدوات التطوير
موثق
أول ظهور
2026-02-01
آخر تحديث
2026-03-11

Browse more skills from willoscar/research-units-pipeline-skills

إجابات سريعة

ما هي literature-engineer؟

توسيع الأدبيات متعددة المسارات + تطبيع البيانات الوصفية لاستطلاعات الأدلة الأولى. إنتاج مجموعة كبيرة من المرشحين (`papers/papers_raw.jsonl`، الهدف ≥1200) بمعرفات ومصدر ثابتين، جاهزين للحذف/الرتبة + إنشاء الاقتباس. ** الزناد **: جامع الأدلة، مهندس الأدب، المصادر، المصادر، تزايد، استشهد بها، المراجع، المصادر، المصدر. **استخدم عندما**: يجب أن يكون لديك ما يزيد عن 1200 علامة تعريفية (خط أنابيب المسح في المرحلة C1، وما إلى ذلك من الأدلة). **تخطي إذا**: قم بزيارة `papers/papers_raw.jsonl`(≥1200 且每条都有稳定标识+来源记录). **الشبكة**: 可离线(استيراد الواردات);雪崩/在线检索需要网络. ** الدرابزين **: 不允许编造论文;每条记录必须带稳定标识(arXiv id / DOI / 可信 URL) والمصدر ;不写 الإخراج / النثر. المصدر: willoscar/research-units-pipeline-skills.

كيف أثبّت literature-engineer؟

افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill literature-engineer بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw

أين مستودع المصدر؟

https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills

التفاصيل

الفئة
</>أدوات التطوير
المصدر
skills.sh
أول ظهور
2026-02-01