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research-pipeline-runner

willoscar/research-units-pipeline-skills

ワークスペース + チェックポイントを使用して、このリポジトリの Units+Checkpoints 研究パイプラインをエンドツーエンド (調査/综述/レビュー/调研/教程/系统综述/审稿) で実行します。 **トリガー**: パイプラインの実行、キックオフ、继续执行、自动跑、写一篇、調査/综述/レビュー/调研/教程/系统综述/审稿。 **次の場合に使用します**: 使用希望の端から端までのフロー (`workspaces/<name>/` の作成、`UNITS.csv` の生成/実行、遭遇した人間のチェックポイント停止等待機)。 **次の場合はスキップしてください**: 手動で行を実行する (「unit-executor」を使用する) か、散文セクションまで自動的に進めません。 **ネットワーク**: 選択したパイプラインに依存します (arXiv/PDF/引用の検証にはネットワークが必要な場合があります。利用可能な場合はオフライン インポートがサポートされます)。 **Guardrail**: 必須チェックポイント (承認なし散文なし); 遇到 HUMAN 单元必须停止下等待; リポジトリ ルート创建ワークスペース プロセスでは禁止されています。

15インストール·0トレンド·@willoscar

インストール

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

SKILL.md

Goal: let a user trigger a full pipeline with one natural-language request, while keeping the run auditable (Units + artifacts + checkpoints).

In --strict runs, several semantic C3/C4 artifacts are treated as scaffolds until explicitly marked refined. This is intentional: it prevents bootstrap JSONL from silently passing into C5 writing (a major source of hollow/templated prose).

Create these markers only after you have manually refined/spot-checked the artifacts:

ワークスペース + チェックポイントを使用して、このリポジトリの Units+Checkpoints 研究パイプラインをエンドツーエンド (調査/综述/レビュー/调研/教程/系统综述/审稿) で実行します。 **トリガー**: パイプラインの実行、キックオフ、继续执行、自动跑、写一篇、調査/综述/レビュー/调研/教程/系统综述/审稿。 **次の場合に使用します**: 使用希望の端から端までのフロー (`workspaces/<name>/` の作成、`UNITS.csv` の生成/実行、遭遇した人間のチェックポイント停止等待機)。 **次の場合はスキップしてください**: 手動で行を実行する (「unit-executor」を使用する) か、散文セクションまで自動的に進めません。 **ネットワーク**: 選択したパイプラインに依存します (arXiv/PDF/引用の検証にはネットワークが必要な場合があります。利用可能な場合はオフライン インポートがサポートされます)。 **Guardrail**: 必須チェックポイント (承認なし散文なし); 遇到 HUMAN 单元必须停止下等待; リポジトリ ルート创建ワークスペース プロセスでは禁止されています。 ソース: willoscar/research-units-pipeline-skills。

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引用可能な情報

AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。

インストールコマンド
npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill research-pipeline-runner
カテゴリ
#ドキュメント
認証済み
初回登録
2026-02-01
更新日
2026-02-18

クイックアンサー

research-pipeline-runner とは?

ワークスペース + チェックポイントを使用して、このリポジトリの Units+Checkpoints 研究パイプラインをエンドツーエンド (調査/综述/レビュー/调研/教程/系统综述/审稿) で実行します。 **トリガー**: パイプラインの実行、キックオフ、继续执行、自动跑、写一篇、調査/综述/レビュー/调研/教程/系统综述/审稿。 **次の場合に使用します**: 使用希望の端から端までのフロー (`workspaces/<name>/` の作成、`UNITS.csv` の生成/実行、遭遇した人間のチェックポイント停止等待機)。 **次の場合はスキップしてください**: 手動で行を実行する (「unit-executor」を使用する) か、散文セクションまで自動的に進めません。 **ネットワーク**: 選択したパイプラインに依存します (arXiv/PDF/引用の検証にはネットワークが必要な場合があります。利用可能な場合はオフライン インポートがサポートされます)。 **Guardrail**: 必須チェックポイント (承認なし散文なし); 遇到 HUMAN 单元必须停止下等待; リポジトリ ルート创建ワークスペース プロセスでは禁止されています。 ソース: willoscar/research-units-pipeline-skills。

research-pipeline-runner のインストール方法は?

ターミナルまたはコマンドラインツール(Terminal、iTerm、Windows Terminal など)を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill research-pipeline-runner インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります

ソースリポジトリはどこですか?

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