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