使い方
- インストールコマンドをコピーし、自分の環境へ導入する前にソースを確認します。
- 必要なツール、認証情報、対応環境を原文で確認します。
- 入力と成果物を指定し、出力を資料と照合します。
npx skills add https://github.com/yogsoth-ai/de-anthropocentric-research-engine --skill normalize-gap開始前の確認
- 導入にはモデル契約、API枠、ファイルへのアクセス許可は含まれません。
- スター数や導入数は活動の指標であり、独立した品質・安全性試験ではありません。
リポジトリの原文
見出し、例、コード、表、リンク、参照画像を含む原文を表示しています。
normalize-gap
Purpose
Normalize heterogeneous research-gap records into a comparable schema before prioritization or decision operations.
Input contract
yaml
required: [gap_records, gap_schema]
optional: [evidence_records, domain_taxonomy, coding_rules]
constraints: [normalization preserves source wording, uncertainty, and gap type]Procedure
- Map each record to problem, evidence, population, mechanism, and consequence fields.
- Normalize terminology, units, and scope without erasing source distinctions.
- Mark unknown, conflicting, and inferred fields.
- Emit comparable gap records with traceability to originals.
Output contract
yaml
produces: [normalized_gap_records, field_mapping, conflict_log, traceability_map]
delta_fields: [findings, evidence_updates, uncertainties, open_questions]Quality gates
- Every normalized field traces to source text or is marked inferred.
- Conflicting gap definitions remain visible.
Failure and counterexamples
Do not collapse different gaps because they share a label or convert missing evidence into a low-priority score.
Provenance map
resolved: normalize-gap
