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.

多途径文献扩展+元数据标准化，用于证据优先调查。 生成一个具有稳定 ID 和出处的大型候选池（`papers/papers_raw.jsonl`，目标 ≥1200），为重复数据删除/排名 + 引文生成做好准备。 **触发器**：证据收集者、文献工程师、文献增强、多路认知、滚雪球、引用、参考文献、元信息增强、出处。 **使用时**：需要把候选文献补充到≥1200篇并补齐可补充元（调查管道的阶段C1，写作前置证据）。 **如果**则跳过：已经有高质量`papers/papers_raw.jsonl`（≥1200且每条都有稳定+标识来源记录）。 **网络**：可离线（靠进口）；雪崩/在线搜索需要网络。 **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）和出处；不写输出/散文。 来源：willoscar/research-units-pipeline-skills。

打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill literature-engineer 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用

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