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概要と使いどころ
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`.
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Audit and rewrite evaluation/numeric claims to ensure they carry minimal protocol context (task + metric + constraint) and avoid underspecified model naming.
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Expand and refine search keywords (synonyms, acronyms, exclusions) and update `queries.md`.
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Use when a review workspace has manuscript text and needs a traceable claim ledger.
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Multi-route literature expansion + metadata normalization for evidence-first surveys.
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Bind addressable evidence IDs from `papers/evidence_bank.jsonl` to each subsection (H3), producing `outline/evidence_bindings.jsonl`.
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Evidence self-loop for surveys: read evidence bindings + evidence packs, then write an actionable upstream TODO plan (which stage/skill to fix) before writing more prose.
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Download a small corpus of open-access arXiv survey/review PDFs about agentic systems and extract text for style learning.
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Use when `paper-review` needs a claim-by-claim evidence gap report grounded in an extracted claim ledger.
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Screen the direction pool with a discussion-first scoring pass, writing `output/trace/IDEA_SCREENING_TABLE.md`.
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Curate reader-facing survey tables for the Appendix (clean layout + high information density), using only in-scope evidence and existing citation keys.
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Compile the Beamer tutorial deck and write a build report.
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APPLIES/consumes a `citation-diversifier` budget report (`output/CITATION_BUDGET_REPORT.md`) to inject *in-scope* citations into an existing draft (NO NEW FACTS), so the run passes the global unique-citation gate without citation dumps.
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Regression-check citation anchoring (citations stay in the same subsection) to prevent “polish drift” that breaks claim→evidence alignment.
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Use when a tutorial module plan exists but each module still needs a verifiable teaching loop.
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Write one survey-quality paragraph from evidence packs (tension → contrast → evaluation anchor → limitation).
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Score an existing reader-facing deliverable and emit a deterministic PASS/FAIL scorecard plus bounded repair plan; use after synthesis, not to rewrite content.
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Use when a tutorial concept DAG exists and the run needs an ordered teaching plan with objectives and outputs.
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Lock an ideation run into a single-source-of-truth brainstorm brief (`output/trace/IDEA_BRIEF.md`) and a replayable multi-query plan (`queries.md`).
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Use when `evidence-review` has screened includes and needs a schema-aligned extraction table.
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Project completed stage Artifacts into a concise human-review block in `DECISIONS.md`; use before a Workflow checkpoint, not for Workflow routing or approval.
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Use when `evidence-review` has an extraction table and needs lightweight risk-of-bias fields.
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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.
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Retrieve arXiv paper metadata with keyword queries or import an offline arXiv export, and save results as JSONL (`papers/papers_raw.jsonl`).
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