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.

多途徑文獻擴展+元數據標準化，用於證據優先調查。 生成一個具有穩定 ID 和出處的大型候選池（`papers/papers_raw.jsonl`，目標 ≥1200），為重複數據刪除/排名 + 引文生成做好準備。 **觸發器**：證據收集者、文獻工程師、文獻增強、多路認知、滾雪球、引用、參考文獻、元信息增強、出處。 **使用時**：需要把候選文獻補充到≥1200篇並補齊可補充元（調查管道的階段C1，寫作前置證據）。 **如果**則跳過：已經有高質量`papers/papers_raw.jsonl`（≥1200且每條都有穩定+標識來源記錄）。 **網絡**：可離線（靠進口）；雪崩/在線搜索需要網絡。 **Guardrail**：不允許編造論文；每條記錄必須帶穩定標識（arXiv id / DOI / 可信 URL）和出處；不寫輸出/散文。 來源：willoscar/research-units-pipeline-skills。

開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill literature-engineer 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用

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