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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Zeichnet die Forschungsherkunft als Epilog nach der Aufgabe auf, indem der Gesprächsverlauf am Ende einer Code- oder Forschungssitzung gescannt wird, um Entscheidungen, Experimente, Sackgassen, Behauptungen, Heuristiken und Wendepunkte zu extrahieren und mit Benutzer-vs.-KI-Herkunftsmarkierungen in das ara/-Verzeichnis zu schreiben.

Was ist AI-Research-SKILLs?

Diese Skill dient als Epilog für Code- oder Forschungssitzungen und wird am Ende einer Aufgabe ausgeführt, niemals während der Ausführung. Sie analysiert den gesamten Gesprächsverlauf, um systematisch wichtige Forschungselemente wie Entscheidungen, durchgeführte Experimente, verfolgte Sackgassen, aufgestellte Behauptungen, verwendete Heuristiken und signifikante Wendepunkte zu extrahieren. Die extrahierten Informationen werden mit eindeutigen Herkunftsmarkierungen versehen (ob sie vom Benutzer oder von der KI stammen) und im ara/-Verzeichnis abgelegt. Dies schafft eine vollständige, überprüfbare Spur der Entwicklung des Forschungsprojekts. Die Skill ist besonders nützlich für Entwickler und Forscher, die generative KI-Tools wie Claude Code, Cursor oder Codex nutzen, um eine transparente und nachvollziehbare Dokumentation ihrer Arbeit zu gewährleisten, ohne den Arbeitsablauf während der aktiven Sitzung zu unterbrechen.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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Dokumentation

Was macht AI-Research-SKILLs?

Zeichnet die Forschungsherkunft als Epilog nach der Aufgabe auf, indem der Gesprächsverlauf am Ende einer Code- oder Forschungssitzung gescannt wird, um Entscheidungen, Experimente, Sackgassen, Behauptungen, Heuristiken und Wendepunkte zu extrahieren und mit Benutzer-vs.-KI-Herkunftsmarkierungen in das ara/-Verzeichnis zu schreiben. Verwenden Sie dies als Sitzungsepilog – niemals während der Ausführung – um eine getreue, überprüfbare Spur davon zu erhalten, wie sich ein Forschungsprojekt tatsächlich entwickelt hat.

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