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literature-engineer

willoscar/research-units-pipeline-skills

Ampliación de la literatura por rutas múltiples + normalización de metadatos para encuestas que priorizan la evidencia. Produce un gran grupo de candidatos (`papers/papers_raw.jsonl`, objetivo ≥1200) con ID y procedencia estables, listo para deduplicación/clasificación + generación de citas. **Desencadenante**: recolector de evidencia, ingeniero de literatura, 文献扩充, 多路召回, bola de nieve, citado por, referencias, 元信息增强, procedencia. **Usar cuando**: 需要把候选文献扩充到 ≥1200 篇并补齐可追溯 meta(encuesta en proceso, etapa C1,写作前置 evidencia)。 **Omitir si**: 已经有高质量 `papers/papers_raw.jsonl`(≥1200 且每条都有稳定标识+来源记录)。 **Red**: 可离线(靠 imports);雪崩/在线检索需要网络. **Guardrail**: 不允许编造论文;每条记录必须带稳定标识(arXiv id / DOI / 可信 URL)和 procedencia;不写 salida/ prosa。

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Instalación

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

SKILL.md

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.

Ampliación de la literatura por rutas múltiples + normalización de metadatos para encuestas que priorizan la evidencia. Produce un gran grupo de candidatos (`papers/papers_raw.jsonl`, objetivo ≥1200) con ID y procedencia estables, listo para deduplicación/clasificación + generación de citas. **Desencadenante**: recolector de evidencia, ingeniero de literatura, 文献扩充, 多路召回, bola de nieve, citado por, referencias, 元信息增强, procedencia. **Usar cuando**: 需要把候选文献扩充到 ≥1200 篇并补齐可追溯 meta(encuesta en proceso, etapa C1,写作前置 evidencia)。 **Omitir si**: 已经有高质量 `papers/papers_raw.jsonl`(≥1200 且每条都有稳定标识+来源记录)。 **Red**: 可离线(靠 imports);雪崩/在线检索需要网络. **Guardrail**: 不允许编造论文;每条记录必须带稳定标识(arXiv id / DOI / 可信 URL)和 procedencia;不写 salida/ prosa。 Fuente: willoscar/research-units-pipeline-skills.

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Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.

Comando de instalación
npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill literature-engineer
Categoría
</>Desarrollo
Verificado
Primera vez visto
2026-02-01
Actualizado
2026-02-18

Respuestas rápidas

¿Qué es literature-engineer?

Ampliación de la literatura por rutas múltiples + normalización de metadatos para encuestas que priorizan la evidencia. Produce un gran grupo de candidatos (`papers/papers_raw.jsonl`, objetivo ≥1200) con ID y procedencia estables, listo para deduplicación/clasificación + generación de citas. **Desencadenante**: recolector de evidencia, ingeniero de literatura, 文献扩充, 多路召回, bola de nieve, citado por, referencias, 元信息增强, procedencia. **Usar cuando**: 需要把候选文献扩充到 ≥1200 篇并补齐可追溯 meta(encuesta en proceso, etapa C1,写作前置 evidencia)。 **Omitir si**: 已经有高质量 `papers/papers_raw.jsonl`(≥1200 且每条都有稳定标识+来源记录)。 **Red**: 可离线(靠 imports);雪崩/在线检索需要网络. **Guardrail**: 不允许编造论文;每条记录必须带稳定标识(arXiv id / DOI / 可信 URL)和 procedencia;不写 salida/ prosa。 Fuente: willoscar/research-units-pipeline-skills.

¿Cómo instalo literature-engineer?

Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill literature-engineer Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor

¿Dónde está el repositorio de origen?

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