본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

argument-selfloop

Build a final, machine-readable argument snapshot from current H3 sections and refresh section fingerprints before merge.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

설치 방법 보기

포함된 파일(2)

  • SKILL.md2.5 KB
  • scripts/run.py7.9 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Argument Snapshot

Triggers & routing

  • Trigger: argument snapshot, section ledger, consistency contract, final section manifest, 论证快照, 一致性契约.
  • Use when: section-level mutations are complete and the merge needs a current argument ledger plus content hashes.

Create the final C5 snapshot consumed by merge and later audit.

Despite the historical Skill name, the current implementation is not an autonomous rewrite loop. It reads the final H3 files, assigns bounded structural move labels, writes a compact consistency contract, refreshes section hashes, and fails when required prose is absent or too thin.

Position In The Workflow

section writing
-> style and numeric hygiene
-> logic polish
-> paragraph compaction
-> argument snapshot
-> optional transitions
-> merge

Running the snapshot after every section mutator prevents the ledger and manifest from describing an earlier draft.

Inputs

  • sections/
  • outline/outline.yml
  • queries.md
  • output/PARAGRAPH_CURATION_REPORT.md

Outputs

  • output/ARGUMENT_SELFLOOP_TODO.md
  • output/SECTION_ARGUMENT_SUMMARIES.jsonl
  • output/ARGUMENT_SKELETON.md
  • refreshed sections/sections_manifest.jsonl

SECTION_ARGUMENT_SUMMARIES.jsonl contains one record per expected H3 and one record per paragraph. Current move labels are deterministic signals drawn from:

setup, thesis, contrast, evidence, evaluation, limitation, synthesis, takeaway

They make section shape inspectable; they do not prove that an argument is scientifically valid. ARGUMENT_SKELETON.md contains a ## Consistency Contract and a chapter-level map. It is a writer-facing audit artifact, never reader-facing paper content.

PASS Contract

  • every expected H3 exists;
  • every H3 meets the profile paragraph floor;
  • each paragraph has at least one allowed move;
  • ARGUMENT_SKELETON.md contains ## Consistency Contract;
  • sections_manifest.jsonl carries current bytes and sha256 values.

On FAIL, inspect ARGUMENT_SELFLOOP_TODO.md and route the named section back to its writer or evidence owner. This Skill does not apply the repair itself.

Run

uv run python .codex/skills/argument-selfloop/scripts/run.py \
  --workspace workspaces/<name>

Optional runner fields are --unit-id, --inputs, --outputs, and --checkpoint.

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

Internal template for creating or refactoring a skill into the repository's reference-first shape. **Trigger**: reference-first template, blueprint skill, create a reusable skill, refactor a script-heavy skill. **Use when**: you need a lean `SKILL.md`, explicit `references/`, machine-readable `assets/`, and a minimal deterministic `run.py`.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

WILLOSCAR/research-units-pipeline-skills5142026년 10월 5일 업데이트

Download a small corpus of open-access arXiv survey/review PDFs about agentic systems and extract text for style learning.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

WILLOSCAR/research-units-pipeline-skills5142026년 10월 5일 업데이트

Extract per-subsection “anchor facts” (NO PROSE) from evidence packs so the writer is forced to include concrete numbers/benchmarks/limitations instead of generic summaries.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

WILLOSCAR/research-units-pipeline-skills5142026년 10월 5일 업데이트

Curate reader-facing survey tables for the Appendix (clean layout + high information density), using only in-scope evidence and existing citation keys.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

WILLOSCAR/research-units-pipeline-skills5142026년 10월 5일 업데이트

Audit one research Workspace for declared Unit outputs and Pipeline target Artifacts, writing `output/CONTRACT_REPORT.md`; use for mid-Run coverage snapshots or final delivery completeness, not deep provenance integrity.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

WILLOSCAR/research-units-pipeline-skills5142026년 10월 5일 업데이트

Retrieve arXiv paper metadata with keyword queries or import an offline arXiv export, and save results as JSONL (`papers/papers_raw.jsonl`).

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

WILLOSCAR/research-units-pipeline-skills5142026년 10월 5일 업데이트

WILLOSCAR의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고