Use when `paper-review` needs a claim-by-claim evidence gap report grounded in an extracted claim ledger.
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
paper-review 流程中，需要逐条检查 claim 的证据链、缺 baseline、评测薄弱点。output/CLAIMS.md）。Transforms a claim ledger into a gap report for paper-review.
output/CLAIMS.mdoutput/MISSING_EVIDENCE.mdoutput/EVIDENCE_AUDIT.jsonl (review-evidence-gap.v1)Each gap block should include:
Each JSONL record must retain claim_id and a stable gap_id so the final
review can cite the exact failure rather than paraphrasing an unlocated concern.
scripts/run.py should:
It should not invent new claims or rewrite the manuscript.
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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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Download a small corpus of open-access arXiv survey/review PDFs about agentic systems and extract text for style learning.
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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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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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Build a final, machine-readable argument snapshot from current H3 sections and refresh section fingerprints before merge.
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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.
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