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agent-survey-corpus

Scarica un piccolo corpus di PDF di sondaggi/recensioni arXiv ad accesso aperto sugli agenti LLM ed estrai il testo per l'apprendimento dello stile. **Trigger**: corpus del sondaggio dell'agente, corpus di riferimento, download dei sondaggi, 学习综述写法, 下载 sondaggio. **Utilizzare quando**: vuoi studiare come i sondaggi sugli agenti reali strutturano le sezioni (6–8 H2), le sottosezioni relative alle dimensioni e scrivi confronti supportati da prove. **Salta se**: non puoi scaricare PDF (nessuna rete) o non vuoi file PDF locali. **Rete**: richiesta. **Guardrail**: scarica solo PDF arXiv; archivia sotto "ref/" e mantieni i file di grandi dimensioni fuori da Git.

21Installazioni·2Tendenza·@willoscar

Installazione

$npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill agent-survey-corpus

Come installare agent-survey-corpus

Installa rapidamente la skill AI agent-survey-corpus nel tuo ambiente di sviluppo tramite riga di comando

  1. Apri il terminale: Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.)
  2. Esegui il comando di installazione: Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill agent-survey-corpus
  3. Verifica l'installazione: Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw

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

Goal: create a small, local reference library so you can learn from real agent surveys when refining:

This is intentionally not part of the pipeline; it is an optional, repo-level toolkit.

1) Edit ref/agent-surveys/arxivids.txt (one arXiv id per line). 2) Run the downloader to fetch PDFs and extract the first N pages to text. 3) Skim the extracted text under ref/agent-surveys/text/:

Scarica un piccolo corpus di PDF di sondaggi/recensioni arXiv ad accesso aperto sugli agenti LLM ed estrai il testo per l'apprendimento dello stile. **Trigger**: corpus del sondaggio dell'agente, corpus di riferimento, download dei sondaggi, 学习综述写法, 下载 sondaggio. **Utilizzare quando**: vuoi studiare come i sondaggi sugli agenti reali strutturano le sezioni (6–8 H2), le sottosezioni relative alle dimensioni e scrivi confronti supportati da prove. **Salta se**: non puoi scaricare PDF (nessuna rete) o non vuoi file PDF locali. **Rete**: richiesta. **Guardrail**: scarica solo PDF arXiv; archivia sotto "ref/" e mantieni i file di grandi dimensioni fuori da Git. Fonte: willoscar/research-units-pipeline-skills.

Fatti (pronti per citazione)

Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.

Comando di installazione
npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill agent-survey-corpus
Categoria
#Documenti
Verificato
Prima apparizione
2026-02-01
Aggiornato
2026-03-11

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Risposte rapide

Che cos'è agent-survey-corpus?

Scarica un piccolo corpus di PDF di sondaggi/recensioni arXiv ad accesso aperto sugli agenti LLM ed estrai il testo per l'apprendimento dello stile. **Trigger**: corpus del sondaggio dell'agente, corpus di riferimento, download dei sondaggi, 学习综述写法, 下载 sondaggio. **Utilizzare quando**: vuoi studiare come i sondaggi sugli agenti reali strutturano le sezioni (6–8 H2), le sottosezioni relative alle dimensioni e scrivi confronti supportati da prove. **Salta se**: non puoi scaricare PDF (nessuna rete) o non vuoi file PDF locali. **Rete**: richiesta. **Guardrail**: scarica solo PDF arXiv; archivia sotto "ref/" e mantieni i file di grandi dimensioni fuori da Git. Fonte: willoscar/research-units-pipeline-skills.

Come installo agent-survey-corpus?

Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill agent-survey-corpus Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw

Dov'è il repository sorgente?

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