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WILLOSCAR/research-units-pipeline-skills

Forschungspipelines als semantische Ausführungseinheiten: Jede Fähigkeit deklariert Ein-/Ausgaben, Abnahmekriterien und Leitplanken. Eine evidenzbasierte Methodik verhindert oberflächliches Schreiben durch strukturierte Zwischenartefakte.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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AI Overview & Summary

Diese Sammlung von KI-Agenten-Fähigkeiten (Skills) definiert Forschungspipelines als semantische Ausführungseinheiten. Jede Fähigkeit deklariert explizit ihre erwarteten Eingaben, Ausgaben, Abnahmekriterien und Leitplanken. Dies ermöglicht eine klare Definition des Umfangs und eine automatisierte Validierung der Ergebnisse. Im Kern steht eine evidenzbasierte Methodik, die durch die Erstellung strukturierter Zwischenartefakte sicherstellt, dass die Forschung fundiert und nicht oberflächlich ist. Die Pipelines sind als modulare Bausteine konzipiert, die auf verschiedenen Plattformen wie Claude Code, Cursor oder Codex eingesetzt werden können. Sie helfen Entwicklern, komplexe Rechercheaufgaben in überprüfbare, reproduzierbare Schritte zu zerlegen und so die Qualität und Zuverlässigkeit der generierten Inhalte zu erhöhen. Durch die strukturierte Herangehensweise wird vermieden, dass generierte Texte inhaltsleer oder irrelevant sind, da jeder Schritt auf konkretem Nachweisen basiert.

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Dokumentation

WILLOSCAR/research-units-pipeline-skills

Research pipelines as semantic execution units: each skill declares inputs/outputs, acceptance criteria, and guardrails. Evidence-first methodology prevents hollow writing through structured intermediate artifacts.

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