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README

research-units-pipeline-skills

语言:English | 简体中文

一套面向研究写作与资料整理的人机协作系统。

这个仓库把两件事组合在一起:一组会读、会综述、会评审、会写作的研究技能 (skills),以及一层把过程落到文件里的执行约束(harness)。它适合在 Codex 这类 coding agent 中运行研究工作流。它的重点不是替人完成所有研究,而是把一次研究请求 推进成一个可落盘、可检查、可恢复、可审计、可继续改进的工作区(workspace)。

最短链路是:

intent -> workflow -> workspace -> unit -> skill -> artifact -> audit -> improvement

它不是通用 workflow engine,不是 prompt 集合,也不是“完全自主科学家”的宣称。 它的边界更务实:让模型处理语义阅读和写作,同时让研究过程留下足够清晰的中间产物, 方便人类检查、恢复、修复和复用。

它能产出什么

当你想要的不是一段聊天回答,而是一套有文件、有 checkpoint、有可复核证据的研究 交付物时,用这个仓库。

目标 使用路径 主要交付物
证据优先的文献综述 arxiv-survey output/DRAFT.md
带 LaTeX/PDF 交付的综述 arxiv-survey-latex output/DRAFT.md, latex/main.pdf
从一个主题生成课程论文或期末报告 复用 arxiv-survey 生成 Markdown,或复用 arxiv-survey-latex 生成 PDF;这不是单独的新 workflow 报告草稿,可选 PDF
快速主题研究简报和阅读路径 research-brief output/SNAPSHOT.md
单篇论文 critique / referee-style review paper-review output/REVIEW.md
按 protocol 做证据筛选、提取和结论整合 evidence-review output/SYNTHESIS.md
基于文献的研究 idea idea-brainstorm output/REPORT.md, output/REPORT.json
从网页、PDF、笔记、repo docs 生成教程 source-tutorial output/TUTORIAL.md, PDF, slides
中文毕业论文材料组织引导 graduate-paper 论文工程材料

多数使用者只需要选择一条使用路径,然后检查 workspace 里的输出。维护者才需要深入 这些路径背后的可执行合同、项目内 skills、harness 脚本和校验规则。

一次运行如何工作

flowchart TD
    A["User intent"] --> B["可执行 workflow contract 或研究阶段设计"]
    B --> C["Workspace 账本"]
    C --> D["Units"]
    D --> E["Project skills"]
    E --> F["Artifacts"]
    F --> G["Harness audit"]
    G --> H["Deliverable"]
    G --> I["改进记录"]
    I --> B
  • workflow 是面向用户的产品路径,比如 paper-review
  • workspaceworkspaces/<name>/ 下的一次运行目录。
  • unitUNITS.csv 里一个小而可检查的步骤。
  • skill.codex/skills/ 下的可复用研究或写作能力。
  • artifact 是中间或最终文件,通常是 Markdown、CSV、YAML、JSON、TeX 或 PDF。
  • audit 是对 workspace 状态、run 状态或输出质量的有限范围检查。
  • improvement 把薄弱输出映射回具体修复面:skill、pipeline、artifact、 validator 或 decision。

这个项目最核心的设计选择是 artifact-first。模型不应该靠聊天上下文记住整条复杂 研究流程,而应该把状态、证据和决策写入文件,让人类和后续 unit 都能继续使用。

快速开始

在这个仓库里启动 agent session,然后直接描述你要的结果:

下面示例保留英文 workflow 名称;具体要求可以用中文写。

Use paper-review to critique this manuscript and give me a lab-style review.
使用 paper-review 评估这篇论文:请先抽取主要 claims,再指出 evidence gap、novelty 风险和最终建议。
Use research-brief to explain test-time adaptation for robotics and produce a reading path.
Use source-tutorial to turn these webpages and repo docs into a tutorial with PDF and slides.
Write an arxiv-survey-latex survey about embodied agents and show me the outline first.
Use arxiv-survey-latex to write a compact course paper on robot learning. Keep the outline reviewable before drafting and target a final PDF.

如果你想更精确地控制执行路径,可以直接点名可执行 pipeline contract:

研究阶段设计文档:

功能说明:

使用路径 English 中文
arxiv-survey / arxiv-survey-latex Guide 说明
research-brief Guide 说明
paper-review Guide 说明
evidence-review Guide 说明
idea-brainstorm Guide 说明
source-tutorial Guide 说明
graduate-paper Guide 说明

架构分层

这个仓库有两个相互配合的层。

Skills 负责语义研究行为:

  • 读什么输入或材料;
  • 写什么 artifact;
  • 使用什么验收标准;
  • 遵守哪些 guardrails。

Harness 负责确定性的执行支撑:

  • workspace 初始化和恢复;
  • pipeline contract 校验;
  • unit 执行;
  • doctor、audit、improve、pack 命令;
  • output manifest 和 report schema;
  • repo 级测试与 readiness checks。

扩展项目时请保持这个分工:研究判断放在 skills,可重复的检查、恢复和编排放在 harness。

完整架构图和当前功能图见 docs/AUTO_RESEARCH_DESIGN_SYSTEM.md

当前状态

当前 workflow family 是:

  • Surveyarxiv-surveyarxiv-survey-latex
  • Orientationresearch-brief
  • Reviewpaper-reviewevidence-review
  • Ideationidea-brainstorm
  • Tutorialsource-tutorial
  • Thesisgraduate-paper

其中 7 条 workflow 已经有 pipeline contract、unit template 和 harness validation。 graduate-paper 仍然是中文毕业论文组织引导:有 thesis-oriented skills 和设计 材料,但还不是严格的可执行 pipeline。

课程论文和期末报告现在被视为 survey 的使用场景 overlay,而不是单独新增 workflow family。 如果只需要 Markdown 草稿,用 arxiv-survey;如果课程最终需要 PDF,用 arxiv-survey-latex

维护者路线图目前集中在 paper-review:完成一个 Auto Review workspace,包括 semantic rubric、scorecard、final review、audit、improvement report 和 artifact pack。这里面有些 proof artifact 目前还不是 paper-review pipeline contract 的硬性 产物;下一阶段应该先围绕当前 contract 跑出完整 proof,再决定是否把这些产物提升为 contract 要求。这里的 artifact pack 指的是一份交付物 manifest,用来说明这次 run 哪些文件构成了可检查、可迁移的结果。在这个 proof 出来之前,不建议新增 workflow family。

当前 workflow catalog 和成熟度见 docs/PIPELINE_TAXONOMY.md

开发者入口

这一节给维护者使用。当你修改 pipeline contract、skill IO、workspace artifact、 schema 或 validation rule 时,使用这些检查:

uv run python scripts/validate_repo.py --no-check-quality --strict
uv run python scripts/readiness_audit.py --progress workspaces/harness-upgrade/GOAL_STATUS.md --strict
uv run python scripts/audit_skills.py --fail-on WARN
uv run --extra test python -m pytest -q
uv run python scripts/audit_skills.py --review-category template_placeholder --limit 20
uv run python scripts/audit_skills.py --summary-only
uv run python scripts/generate_skill_graph.py

Workspace 诊断命令:

uv run python scripts/pipeline.py doctor --workspace workspaces/<name> --write
uv run python scripts/pipeline.py audit --workspace workspaces/<name> --write
uv run python scripts/pipeline.py improve --workspace workspaces/<name> --write
uv run python scripts/pipeline.py pack --workspace workspaces/<name> --write

doctor 诊断 workspace 状态。audit 汇总 run。improve 把缺陷映射到修复面。 pack 生成交付物 manifest。

阅读地图

多语言功能文档入口页放在 readme/README.*.md

Star History

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Core symbols most depended-on inside this repo

read_jsonl
called by 39
tooling/common.py
clean_sentence
called by 37
tooling/ideation.py
atomic_write_text
called by 35
tooling/common.py
_check_placeholder_markers
called by 33
tooling/quality_gate.py
load
called by 24
tooling/common.py
now_iso_seconds
called by 22
tooling/common.py
load_yaml
called by 21
tooling/common.py
_pipeline_profile
called by 20
tooling/quality_gate.py

Shape

Function 579
Method 68
Class 24

Languages

Python100%

Modules by API surface

tooling/quality_gate.py98 symbols
tooling/harness.py85 symbols
tooling/ideation.py54 symbols
tooling/tutorial_workflows.py51 symbols
tooling/common.py50 symbols
scripts/validate_repo.py34 symbols
scripts/audit_skills.py32 symbols
tests/test_source_tutorial_pipeline.py29 symbols
tests/test_harness_validation.py25 symbols
tests/test_pipeline_harness_doctor.py21 symbols
scripts/export_clawhub_skills.py19 symbols
scripts/generate_skill_graph.py18 symbols

For agents

$ claude mcp add research-units-pipeline-skills \
  -- python -m otcore.mcp_server <graph>

⬇ download graph artifact

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