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研究检索权限需确认github未标认证来源可访问clear审计通过

claims-extractor索赔提取器

Agent Skill

claims-extractor 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。

总安装

706

周安装

30

GitHub Stars

422

下载量

247
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

3

许可证

MIT

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:claims-extractor(索赔提取器)
来源仓库:https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills
仓库路径:skills/claims-extractor
安装命令:
npx skills add https://github.com/willoscar/research-units-pipeline-skills --skill claims-extractor
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 claims-extractor

简介

从论文手稿中提取可审计的主张列表,供下游技能核查。

  • 区分实证型与概念型主张,标注适用范围与限制条件。
  • 输出 CLAIMS.md 格式,每项包含定位指针与证据来源。
  • 若存在 DECISIONS.md 则应用评审范围约束提取结果。
  • claims-extractor 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

Claims Extractor (paper review)

Goal: turn a manuscript into an auditable list of claims that downstream skills can check.

Inputs

Required:

  • output/PAPER.md (or equivalent plain-text manuscript)

Optional:

  • DECISIONS.md (review scope or constraints)

Outputs

  • output/CLAIMS.md

Output format (recommended)

For each claim, include at minimum:

  • Claim: one sentence
  • Type: empirical | conceptual
  • Scope: what the claim applies to / what it does not apply to
  • Source: a locatable pointer into output/PAPER.md (section + page/figure/table + a short quote)

Workflow

  1. If DECISIONS.md exists, apply any review scope/format constraints.
  2. Read the manuscript (output/PAPER.md) end-to-end (at least abstract + intro + method + experiments + limitations).
  3. Extract:

- primary contributions (what is new) - key claims (what is asserted) - assumptions (what must be true for claims to hold)

  1. Normalize each item into one sentence.
  2. Attach a source pointer for every item.
  3. Split into two sections:

- Empirical claims (must be backed by experiments/data) - Conceptual claims (must be backed by argument/definition)

Definition of Done

  • output/CLAIMS.md exists.
  • Every claim has a source pointer that can be located in output/PAPER.md.
  • Empirical vs conceptual claims are clearly separated.

Troubleshooting

Issue: the paper is only a PDF or HTML

Fix:

  • Convert/extract it into a plain-text output/PAPER.md first (even rough extraction is OK), then run claim extraction.

Issue: claims are vague (“significant”, “better”, “state-of-the-art”)

Fix:

  • Rewrite each claim to include the measurable dimension (metric/dataset/baseline) or mark it as “underspecified” with a note.

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

04

需要参考平台分布和安装热度时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Claude Code

30.81%
按下载量换算76

Gemini CLI

20.79%
按下载量换算51

Cursor

19.27%
按下载量换算48

Codex

11.4%
按下载量换算28

OpenCode

7.78%
按下载量换算19

Antigravity

3.07%
按下载量换算8

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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。

来源信息

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