yogsoth-ai/de-anthropocentric-research-engine

categorize-evidence

Cluster an evidence corpus by theme, method, chronology, mechanism, or another declared schema.

Zobacz źródło

Jak używać

  1. Skopiuj polecenie instalacji i sprawdź źródła przed instalacją we własnym środowisku agenta.
  2. W oryginale sprawdź wymagane narzędzia, dane dostępowe i obsługiwane środowiska.
  3. Opisz dane wejściowe i oczekiwany rezultat; porównaj wynik ze źródłami.
npx skills add https://github.com/yogsoth-ai/de-anthropocentric-research-engine --skill categorize-evidence

Przed rozpoczęciem

  • Instalacja nie obejmuje subskrypcji modelu, limitu API ani uprawnień do plików.
  • Gwiazdki i instalacje pokazują aktywność, a nie niezależny test jakości lub bezpieczeństwa.
Oryginalny dokument Skill

Treść z repozytorium z zachowaniem nagłówków, przykładów, kodu, tabel, linków i obrazów.

categorize-evidence

Purpose

Cluster an evidence corpus by a declared thematic, methodological, chronological, mechanistic, or other schema.

Input contract

yaml
required: [evidence_records, category_schema]
optional: [coding_rules, multi_label_policy, seed_categories]
constraints: [category assignments require record evidence and allow explicit multi-label or unknown states]

Procedure

  1. Define category semantics and assignment rules.
  2. Code each record using the declared evidence fields.
  3. Review boundary cases and preserve multi-label or unresolved assignments.
  4. Summarize category coverage and representative records.

If categorized sources now need claim-level structured records, consider extract-evidence-record as the next tactic.

Output contract

yaml
produces: [categorized_corpus, category_definitions, boundary_cases, coverage_summary]
delta_fields: [findings, evidence_updates, uncertainties, open_questions]

Quality gates

  • Categories are mutually interpretable even when not mutually exclusive.
  • Every assignment is traceable to record fields.

Failure and counterexamples

Do not force records into categories whose definitions do not fit, and do not confuse frequency with evidential importance.

Provenance map

  • resolved: knowledge-acquisition-categorize-papers
  • concept: knowledge-structuring/source-categorization-patterns
  • intermediate: Pass4/map-field-taxonomy

Powiązane zadania

z tego samego repozytorium

Więcej Skills

Wszystkie Skills