CommunityCodierung & Entwicklunggithub.com

Dokumentenentwicklungs-Tracker

Verfolgt die Entwicklung eines Dokuments über mehrere Versionen hinweg. Zeigt an, welche Absätze, Zeilen oder Sätze zwischen aufeinanderfolgenden Versionen hinzugefügt, entfernt oder geändert wurden und wie sich benannte Konzepte (oder automatisch erkannte Überschriften) im Laufe der Zeit entwickelt haben. Erzeugt eine Markdown- und JSON-Zeitleiste.

Was ist Dokumentenentwicklungs-Tracker?

Dieses Skill ermöglicht es Agenten, die Entwicklung eines Dokuments über mehrere Versionen hinweg zu verfolgen. Es ist ideal für Anwender, die eine Familie von Dokumentversionen (mit Zeitstempel oder sequenziell benannte Dateien) besitzen und verstehen möchten, wie sich der Inhalt im Laufe der Zeit verändert hat. Der Skill berechnet absatzgenaue Unterschiede zwischen aufeinanderfolgenden Versionen und erstellt eine sogenannte Konzeptlinie, die anzeigt, ob benannte Konzepte (wie Begriffe, Definitionen oder Überschriften) eingeführt, beibehalten, geändert oder entfernt wurden. Das Ergebnis wird sowohl als menschenlesbare Markdown-Zeitleiste als auch als maschinenlesbares JSON bereitgestellt. Der Skill unterstützt sowohl JSON- als auch YAML-Konfigurationen (für YAML ist die optionale PyYAML-Bibliothek erforderlich) und kann auf Windows, macOS und Linux eingesetzt werden. Er löst auf Schlüsselwörter wie "Dokumentänderungen verfolgen", "Versionsgeschichte", "Was hat sich zwischen Entwürfen geändert" und "Konzeptlinie" aus und wird über die Kommandozeile (python -m src.cli) ausgeführt.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/JiamingShi-JsPhys/agent-skills/tree/HEAD/skills/document-evolution-tracker

Installed? Explore more Codierung & Entwicklung skills: steipete/bluebubbles, steipete/eightctl, steipete/blucli · View all 6 →

In Ihrer bevorzugten KI fragen

Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation


name: document-evolution-tracker

description: "Dokumentenentwicklungs-Tracker. Verwenden Sie dies, wenn der Benutzer eine Familie von Dokumentversionen (mit Zeitstempel oder sequenziell benannte Dateien) hat und sehen möchte, wie sich das Dokument im Laufe der Zeit verändert hat – welche Absätze/Zeilen/Sätze zwischen aufeinanderfolgenden Versionen hinzugefügt, entfernt oder geändert wurden und wie sich eine Reihe von benannten Konzepten (oder automatisch erkannten Überschriften) entwickelt hat (eingeführt/beibehalten/geändert/entfernt). Löst bei "track document changes", "version history", "what changed between drafts", "concept lineage", "document evolution" aus. Gibt eine Markdown + JSON-Zeitleiste aus."

metadata: author: Jiaming Shi version: 1.0.0 license: MIT entry_point: python -m src.cli python_requires: '>=3.9' optional_dependencies: - 'PyYAML>=6.0' platforms: - windows - macos - linux legacy_name: document-evolution-tracker

document-evolution-tracker

Ein eigenständiger Skill, der verfolgt, wie sich ein Dokument über Versionen hinweg entwickelt. Bei einer Versionsfamilie (einem Verzeichnis mit v1.md, v2.md, ... oder Dateien mit Zeitstempeln) berechnet er absatzgenaue Unterschiede zwischen aufeinanderfolgenden Versionen und verfolgt eine Konzeptlinie (eingeführt / beibehalten / geändert / entfernt).

ERZWUNGENER WORKFLOW

Abhängigkeiten booten (bei der ersten Verwendung)

Vor der ersten Ausführung die Laufzeitabhängigkeiten für diesen Skill prüfen:

  • Kern: reine Standardbibliothek – keine Installation erforderlich.
  • Optional: PyYAML (nur wenn die Konfiguration eine .yaml-Datei ist; JSON-Konfigurationen arbeiten mit der Standardbibliothek).

Wenn PyYAML fehlt und die Konfiguration YAML ist, den Benutzer informieren und fragen, ob pip install pyyaml ausgeführt werden soll. Nur nach Bestätigung installieren. Niemals ohne ausdrückliche Zustimmung in die globale Umgebung installieren.

  1. Eine Konfiguration laden (config/examples/family.json als Referenz; YAML-Konfigurationen werden ebenfalls unterstützt, wenn PyYAML installiert ist).
  2. Sicherstellen, dass versions_dir mindestens zwei versionierte Dateien enthält.
  3. python -m src.cli run --config <pfad> [--concepts "A,B"] ausführen.
  4. Die Anzahl der Übergänge melden und den Benutzer auf ./evolution/evolution_<tracking_id>.{md,json} verweisen.

Wann verwenden

  • Eine Familie von Dokumentversionen (mit Zeitstempel oder sequenziell benannt) muss über die Zeit verglichen werden.
  • Der Benutzer fragt nach "Verfolge Dokumentänderungen", "Versionsgeschichte", "Was hat sich zwischen Entwürfen geändert" oder "Konzeptlinie".
  • Ein benanntes Konzept (ein Begriff, eine Überschrift, eine Definition) muss über Entwürfe hinweg verfolgt werden, um zu sehen, wann es eingeführt, geändert oder entfernt wurde.
  • Die Entwicklung eines Entwurfs muss als Zeitleiste und nicht als einmaliger durchgehender Diff gemeldet werden.

Verwendungsbeispiele

# Eine Konfiguration validieren und die entdeckten Versionsdateien anzeigen.
python -m src.cli validate --config config/examples/family.json
python -m src.cli versions --config config/examples/family.json

# Den Tracker ausführen; optional die zu verfolgenden Konzepte benennen.
python -m src.cli run --config config/examples/family.json --concepts "entropy,partition function"

Berichte werden nach ./evolution/evolution_<tracking_id>.{md,json} geschrieben; die Markdown-Zeitleiste ist für Leser, das JSON für die programmatische Verwendung.

Fehlerbehandlung

  • Konfiguration ungültig (validate beendet mit Fehlercode) – das gemeldete Feld korrigieren und erneut validieren; das Benennungsschema und versions_dir sind die üblichen Übeltäter.
  • Weniger als zwei Versionen gefunden – die Ausführung wird abgebrochen; die version_naming-Regel mit den tatsächlichen Dateinamen überprüfen und erneut versuchen.
  • Ein Konzept erscheint nie – es wird als in allen Versionen abwesend gemeldet, was ein gültiges Ergebnis ist, kein Fehler.
  • Unerwarteter Exit-Code – die Meldung wörtlich melden; nicht auf manuelles Diffing der Dateien zurückfallen.

Diff-Granularität

GranularitätAufteilungsregel
lineNicht-leere Zeilen
paragraph (Standard)Durch Leerzeilen getrennte Blöcke
sentenceDurch Satzzeichen getrennte Sätze

Einschränkungen

  • Das Diffing ist strukturell (Blockausrichtung über difflib), nicht semantisch. Ein Konzept ist nur dann "vorhanden", wenn sein exakter Begriff (Groß-/Kleinschreibung nicht beachtet) im Text der Version vorkommt.
  • Benutzerdefinierte Benennungsschemata über sequential / timestamp hinaus werden nicht unterstützt.

Individual skills in this repo

This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.

JiamingShi-JsPhys/agent-skills

Cross-document conflict detector. Use when the user has two or more documents, datasets, or extracted fact tables and wants to find contradictions between them. Triggers on "detect conflicts", "find contradictions", "do these documents agree", "cross-check claims", "inconsistency check", or when comparing a claim across multiple sources. Runs three detection levels: entity (numeric / boolean mismatch on the same key), clause (categorical mismatch), and argument (free-text disagreement). Emits a machine-readable conflict report in JSON / CSV / Markdown.

JiamingShi-JsPhys/agent-skills

Longitudinal statistical analysis pipeline. Use when the user has panel / repeated-measures data (one or more sessions per subject, with between-subject conditions) and wants to run a reproducible analysis: descriptive stats, a manipulation check, a linear mixed model, a lagged mediator, or a sensitivity analysis over random-effects / covariance structures. Triggers on any of the phrases "LMM", "mixed model", "repeated measures", "longitudinal analysis", "mediation over time", "lagged mediator", "sensitivity analysis of RE structure". When fired, load the YAML config that lists the enabled steps, run the pipeline, and report the per-step results plus the generated CSVs.

JiamingShi-JsPhys/agent-skills

State manager for multi-dimensional computational experiments. Iterate a parameter grid over many rounds, snapshot declared critical files each round, audit every round (params, hashes, timestamps, status), and roll back to any round non-destructively. Use it when a workflow runs hundreds of rounds across multiple parameter dimensions and needs per-round snapshots, full audit trail, and arbitrary rollback - e.g. longitudinal studies, parameter scans, or symbolic/ numerical sweeps calling external solvers (Mathematica, GAP, SymPy, custom scripts).

Verwandte Skills