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DanMcInerney/social-search

研究限定的公開來源範圍,然後回傳一份獨立的排名評估。

social-search 是什麼?

此技能(DanMcInerney/social-search)旨在協助開發者或 AI 代理對限定的公開資料來源範圍進行深入研究,並產出一份獨立的排名評估報告。它特別適合需要根據給定問題,從多個來源收集並評估證據的情境。該技能支援分派多個獨立的工作任務(workers)來平行收集證據,並確保每個任務都有明確的擁有者與截止時間,避免重複調查。其主要工作流程包含:根據問題劃分任務範圍、調用 search-site 技能進行資料收集、在截止時間前回收結果(包含失敗或遺漏的部分),最後使用 rank-evidence 技能對所有證據進行綜合排名,並產出最終評估。

相容平台✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/DanMcInerney/orchflows/tree/main/example-workflows/social-search/skills/social-search

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說明文件

保持在呼叫者的脈絡中。重複使用或建立程式庫脈絡。

重複使用提供的證據,遵循證據合約。僅為未滿足的範圍分派收集任務,根據每個任務對問題的貢獻程度選擇指派內容,並保留要求的來源和日期。當獨立的工作者會重複相同的調查時,將重疊的範圍分組。讓共享原始來源的檢查由一個擁有者負責;其他分派任務收集不同的證據,將標準線索傳遞給該擁有者,並重複使用其支援結果。

將呼叫者的範圍劃分到多個分派任務中。總時間限制包含證據撰寫、收集和最終審查:在設定閱讀和交接截止時間時,為這些工作保留時間。分享問題、輸出要求、所有權和截止時間;為每個分派任務建立獨立的證據目錄。

在此針對每個分派任務調用一次 search-site 並延遲收集。在收集之前,於容量和共享提供者限制內啟動獨立的分派任務。

在每個分派任務的交接截止時間前,收集其實際結果;停止未完成的工作者,保留部分成品,並將遺失或失敗的分派任務標記為缺口。

調用一次 rank-evidence,提供問題、所有已提供和回傳的證據及缺口、剩餘範圍以及報告位置。

回傳評估結果。對於 N 個分派任務,工作流程使用 N 個工作者和一位審查者。

Individual skills in this repo

This repo contains 5 individual skills — each has its own dedicated page.

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