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Agent Skill · 研究检索

evidence-draft(证据草稿)

evidence-draft 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

evidence-draft 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证为 MIT,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 47,280。

总安装 742周安装 30GitHub Stars 422下载 233核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:evidence-draft(证据草稿)
来源仓库:https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills
仓库路径:skills/evidence-draft
安装命令:
npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill evidence-draft
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill evidence-draft

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于从 briefs、笔记和可选证据绑定中构建确定性 outline/evidence_drafts.jsonl 文件。适用于 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要自动化生成草稿内容的开发流程。支持稀疏证据路由与评估锚点规则,确保内容强度与证据支撑匹配。

建议在使用前确认 references 目录结构,并检查 JSONL 格式是否符合预期契约。evidence-draft 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/evidence-draft

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --ski…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

evidence-draft 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill evidenc…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

evidence-draft 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

evidence-draft 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

evidence-draft 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

evidence-draft 用的人多吗?

公开数据是累计安装 742 次,近一周安装 30 次,下载 233 次,GitHub 422 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

evidence-draft 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
evidence-draft

证据草稿 · 本页

742422只读MIT通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Evidence Draft

Build deterministic outline/evidence_drafts.jsonl packs from briefs + notes + optional evidence bindings.

Compatibility mode is active: this migration preserves the existing JSONL contract while moving evidence-quality policy, sparse-evidence routing, and evaluation-anchor rules into references/ and assets/.

Load Order

Always read:

  • references/overview.md
  • references/evidence_quality_policy.md

Read by task:

  • references/block_vs_downgrade.md when deciding whether thin evidence should block drafting or only downgrade claim strength
  • references/evaluation_anchor_rules.md when evaluation tokens, protocol context, or numeric claims are weak
  • references/examples_sparse_evidence.md for evidence-thin pack calibration
  • references/source_text_hygiene.md when paper self-narration or generic result wrappers are leaking into pack snippets / claim candidates

Machine-readable assets:

  • assets/evidence_pack_schema.json
  • assets/evidence_policy.json
  • assets/source_text_hygiene.json

Inputs

Required:

  • outline/subsection_briefs.jsonl
  • papers/paper_notes.jsonl
  • citations/ref.bib

Optional but recommended:

  • papers/evidence_bank.jsonl
  • outline/evidence_bindings.jsonl

Outputs

Keep the current output contract:

  • outline/evidence_drafts.jsonl
  • optional human-readable mirrors under outline/evidence_drafts/

Script Boundary

Use scripts/run.py only for:

  • deterministic joins across briefs / notes / evidence bank / bindings
  • snippet extraction and provenance assembly
  • policy-driven blocking_missing / downgrade_signals / verify_fields materialization
  • pack validation and Markdown mirror generation

Do not treat run.py as the place for:

  • filler bullets that make thin evidence look complete
  • hidden sparse-evidence judgment that is not inspectable from references/ / assets/
  • reader-facing narrative prose

Output Shape Rules

Keep these stable:

  • preserve the existing top-level pack fields already used by downstream survey pipelines
  • claim_candidates must remain snippet-derived
  • concrete_comparisons must remain genuinely two-sided; if one cluster has no usable highlight, drop the card and surface thin evidence upstream instead of fabricating an A-vs-B contrast
  • snippet sampling should stay cluster-aware: when a subsection has explicit clusters, evidence selection should avoid collapsing onto one route just because its abstracts contain louder result sentences
  • sparse evidence should surface as explicit blockers / downgrade signals / verify fields, not filler bullets
  • citation keys must remain constrained to citations/ref.bib

Compatibility Notes

Current mode is reference-first with deterministic compatibility:

  • assets/evidence_policy.json defines pack thresholds and sparse-evidence routing
  • assets/evidence_pack_schema.json documents/validates the stable pack shape
  • scripts/run.py still materializes the existing JSONL + Markdown outputs, but no longer pads sparse sections with generic caution prose

Quick Start

  • python.codex/skills/evidence-draft/scripts/run.py --workspace <workspace_dir>

Execution Notes

When running in compatibility mode, scripts/run.py currently reads:

  • outline/subsection_briefs.jsonl
  • papers/paper_notes.jsonl
  • citations/ref.bib
  • optionally papers/evidence_bank.jsonl and outline/evidence_bindings.jsonl
  • assets/evidence_policy.json and assets/evidence_pack_schema.json

Script

Quick Start

  • python.codex/skills/evidence-draft/scripts/run.py --workspace <workspace_dir>

All Options

  • --workspace <dir>
  • --unit-id <id>
  • --inputs <path1;path2>
  • --outputs <path1;path2>
  • --checkpoint <C*>

Examples

  • python.codex/skills/evidence-draft/scripts/run.py --workspace workspaces/<ws>

Troubleshooting

  • If packs look complete despite thin evidence, inspect assets/evidence_policy.json and references/block_vs_downgrade.md before changing Python.
  • If evaluation bullets are generic, inspect references/evaluation_anchor_rules.md and the policy asset.
  • If claims are strong but evidence is abstract/title-only, downgrade via downgrade_signals and verify_fields rather than adding narrative caveats.

平台分布

Claude Code

26.52%
按下载量换算62

Gemini CLI

20.6%
按下载量换算48

Cursor

18.65%
按下载量换算43

OpenCode

12.4%
按下载量换算29

Codex

6.95%
按下载量换算16

Antigravity

3%
按下载量换算7

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。

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