Map paper notes + taxonomy into a signal table of tensions, missing pieces, and promising academic axes for brainstorm discussion. Writes `output/trace/IDEA_SIGNAL_TABLE.md`.
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。
Goal: create a reusable, table-first artifact that answers:
uv run python .codex/skills/idea-signal-mapper/scripts/run.py --workspace <workspace>--workspace <dir> (required)--unit-id <U###>--inputs <semicolon-separated>--outputs <semicolon-separated>--checkpoint <C#>uv run python .codex/skills/idea-signal-mapper/scripts/run.py --workspace workspaces/brainstorm-llm-agentsまだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
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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