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Angkon/agent-skills

Dokumentiere eine Forschungsmethode als METHOD.md mit Herkunfts- und Validierungsabschnitten im Format des research-methods-Repository. Verwende diese Fähigkeit, wenn du aufgefordert wirst, eine Methode, ein Verfahren, einen Algorithmus oder ein Analyse-Rezept für die Wiederverwendung aufzuschreiben, aufzuzeichnen oder zu formalisieren.

Was ist agent-skills?

Diese Fähigkeit ermöglicht es einem KI-Agenten (z. B. Claude Code, Codex) oder einem menschlichen Forscher, eine Forschungsmethode in einer standardisierten, wiederverwendbaren Form zu dokumentieren. Sie erzeugt eine `METHOD.md`-Datei, die alle notwendigen Informationen enthält, damit ein anderer Forscher oder Agent die Methode ohne Zugriff auf die ursprüngliche Konversation nachvollziehen kann. Die Fähigkeit definiert einen klaren Ablauf: Abgrenzung der Methode (Was beantwortet sie, welche Eingaben und Ausgaben hat sie?), Sammlung der Herkunftsinformationen (Wer hat sie entwickelt, mit welchem Tool/Modell, wann?), Erstellung der Datei aus einer Vorlage, Ausführung des Verfahrens in nummerierten Schritten mit genauen Befehlen oder Gleichungen, sowie konkrete Validierung durch Tests oder Datensätze. Sie enthält auch Regeln, um die Selbstständigkeit der Datei zu gewährleisten, Fachjargon zu vermeiden und den Status (`draft`, `validated`, `published`) ehrlich zu setzen. Die Fähigkeit ist für jede Plattform geeignet, die Markdown-Dateien verarbeiten kann, und unterstützt die Formate verschiedener Forschungsmethoden-Repositories.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Angkon/agent-skills/tree/HEAD/skills/research-method-writeup

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Dokumentation

Forschungsmethode aufschreiben

Erstelle eine METHOD.md, die ein anderer Forscher oder ein anderer Agent ohne Zugriff auf die Konversation, aus der die Methode stammt, befolgen kann.

Schritte

  1. Die Grenzen ziehen. Gib an, welche Frage die Methode beantwortet, was sie als Eingabe nimmt und was sie produziert. Wenn die Konversation mehrere Methoden enthält, schreibe eine Datei pro Methode.
  2. Zuerst die Herkunft sammeln. Wer hat sie abgeleitet (eine Person, ein Agent oder beide), welches Tool und Modell, welche Fähigkeit oder welcher Prompt, und an welchem Datum. Frage nach fehlenden Informationen, anstatt zu raten.
  3. METHOD.md schreiben anhand der Vorlage unten. Wenn das Ziel-Repository methods/_template/METHOD.md enthält, verwende stattdessen diese, da sie neuer sein könnte.
  4. Das Verfahren ausführbar machen. Nummerierte Schritte, genaue Befehle oder Gleichungen, Standardwerte von Parametern und erwartete Laufzeit.
  5. Die Validierung konkret machen. Nenne den Test, den Datensatz oder den Sanity-Check, der zeigt, dass die Methode funktioniert, und notiere die tatsächlich beobachteten Zahlen.
  6. Einschränkungen und die während der Entwicklung beobachteten Fehlermodi aufzeichnen.
  7. Den Status ehrlich setzen. draft bis die Validierung Ergebnisse beobachtet hat, validated sobald die Prüfungen bestanden sind, published sobald sie in einem Paper zitiert wird.

Regeln

  • Notiere nur das, was tatsächlich ausgeführt oder abgeleitet wurde. Markiere alles Ungetestete als ungetestet.
  • Halte die Datei eigenständig. Verlinke auf Code, anstatt große Blöcke einzufügen.
  • Bevorzuge einfache Sprache. Der Leser teilt möglicherweise nicht das Fachvokabular des Projekts, aus dem die Methode stammt.
  • Erfinde keine Herkunft. Ein unbekanntes Modell oder Datum wird als unbekannt geschrieben.

Vorlage

---
name: <Ordnername>
description: <ein Satz: was es tut und wann man es verwendet>
status: entwurf
origin: mensch | agent | gemischt
agent: claude-code | codex | keine
model: <Modell-ID oder unbekannt>
skill: <Link zur verwendeten SKILL.md, oder leer>
derived: JJJJ-MM-TT
---

# <Methodenname>

## Zusammenfassung
## Problem
## Ein- und Ausgaben
## Verfahren
## Validierung
## Einschränkungen und Fehlermodi
## Herkunft
## Verwendet in
## Referenzen

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