evidence-selfloop
✓Boucle automatique des preuves pour les enquêtes : lisez les liaisons de preuves + les packs de preuves, puis rédigez un plan TODO exploitable en amont (quelle étape/compétence corriger) avant d'écrire plus de prose. Écrit `output/EVIDENCE_SELFLOOP_TODO.md`. **Déclencheur** : boucle automatique des preuves, boucle des preuves, lacunes dans les preuves, lacunes de liaison, blocking_missing, 证据自循环, 证据缺口回路. **À utiliser lorsque** : les sorties C4 existent (`outline/evidence_bindings.jsonl`, `outline/evidence_drafts.jsonl`) mais l'écriture semble creuse ou C5 est BLOQUÉ en raison de preuves minces. **Sauter si** : vous êtes encore pré-C3 (pas encore de notes/banque de preuves), ou vous souhaitez quand même rédiger et accepter une barre de preuves inférieure. **Réseau** : aucun. **Garde-corps** : analyse uniquement ; ne modifiez pas les preuves/artefacts écrits ; n'inventez pas de faits/citations ; rédigez uniquement le rapport TODO.
Installation
SKILL.md
Purpose: make the evidence-first pipeline converge without writing filler prose.
This skill reads the intermediate evidence artifacts (briefs/bindings/packs) and produces an actionable TODO list that answers:
7) (Optional) Read papers/papernotes.jsonl and papers/fulltextindex.jsonl
Boucle automatique des preuves pour les enquêtes : lisez les liaisons de preuves + les packs de preuves, puis rédigez un plan TODO exploitable en amont (quelle étape/compétence corriger) avant d'écrire plus de prose. Écrit `output/EVIDENCE_SELFLOOP_TODO.md`. **Déclencheur** : boucle automatique des preuves, boucle des preuves, lacunes dans les preuves, lacunes de liaison, blocking_missing, 证据自循环, 证据缺口回路. **À utiliser lorsque** : les sorties C4 existent (`outline/evidence_bindings.jsonl`, `outline/evidence_drafts.jsonl`) mais l'écriture semble creuse ou C5 est BLOQUÉ en raison de preuves minces. **Sauter si** : vous êtes encore pré-C3 (pas encore de notes/banque de preuves), ou vous souhaitez quand même rédiger et accepter une barre de preuves inférieure. **Réseau** : aucun. **Garde-corps** : analyse uniquement ; ne modifiez pas les preuves/artefacts écrits ; n'inventez pas de faits/citations ; rédigez uniquement le rapport TODO. Source : willoscar/research-units-pipeline-skills.
Faits (prêts à citer)
Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.
- Commande d'installation
npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill evidence-selfloop- Catégorie
- {}Analyse de Données
- Vérifié
- ✓
- Première apparition
- 2026-02-01
- Mis à jour
- 2026-02-18
Réponses rapides
Qu'est-ce que evidence-selfloop ?
Boucle automatique des preuves pour les enquêtes : lisez les liaisons de preuves + les packs de preuves, puis rédigez un plan TODO exploitable en amont (quelle étape/compétence corriger) avant d'écrire plus de prose. Écrit `output/EVIDENCE_SELFLOOP_TODO.md`. **Déclencheur** : boucle automatique des preuves, boucle des preuves, lacunes dans les preuves, lacunes de liaison, blocking_missing, 证据自循环, 证据缺口回路. **À utiliser lorsque** : les sorties C4 existent (`outline/evidence_bindings.jsonl`, `outline/evidence_drafts.jsonl`) mais l'écriture semble creuse ou C5 est BLOQUÉ en raison de preuves minces. **Sauter si** : vous êtes encore pré-C3 (pas encore de notes/banque de preuves), ou vous souhaitez quand même rédiger et accepter une barre de preuves inférieure. **Réseau** : aucun. **Garde-corps** : analyse uniquement ; ne modifiez pas les preuves/artefacts écrits ; n'inventez pas de faits/citations ; rédigez uniquement le rapport TODO. Source : willoscar/research-units-pipeline-skills.
Comment installer evidence-selfloop ?
Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill evidence-selfloop Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code ou Cursor
Où se trouve le dépôt source ?
https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills
Détails
- Catégorie
- {}Analyse de Données
- Source
- skills.sh
- Première apparition
- 2026-02-01