| name | curate-research |
| description | 把一批 Harness Engineering 调研候选（文章/论文/工具的 URL）走完「抓取→翻译→评审→收录→清理」流水线，整合进本仓库 works/ 与 references/articles.md，并保持 C1–C13 一致性检查全绿。当用户说"处理这批调研候选 / 收录这些链接 / 整理 translate / 把这几篇翻译收进来"时使用。这是仓库给自己用的策展 harness。 |
curate-research —— 仓库自我策展 harness
一个讲 Harness Engineering 的仓库，用一个 harness 来策展自己。本 skill 把外部调研候选可控地整合进 tracked 档案。
核心约束：评审全自动；收录是人类闸门，必须停下来和用户来回讨论后才动 works/ 与 articles.md。
何时用
- 用户给出一批候选 URL（文章 / 论文 / 工具 / 项目），希望整合进仓库
- 用户说「处理 / 收录 / 整理」
translate/ 暂存区的翻译
- 已有
translate/<batch>/works-ready/ 候选译文，要决定去向
输入与产物路径
暂存区（gitignored，本地过程区）：translate/<batch>/
sources/<slug>/source.md（原文快照；论文额外抓 source-full.md）translations/<slug>/{01-analysis,02-prompt,translation}.md（过程三件套）works-ready/<slug>-translation.md（发布候选）+ works-ready/README.md（状态表，本批权威）
正式档案（tracked）：works/<slug>-translation.md + references/articles.md 条目。
流水线 6 阶段
①抓取 ──②翻译 ──③评审[全自动] ──🚧人类闸门🚧──④收录 ──⑤校验 ──⑥清理
① 抓取
用 baoyu-url-to-markdown 把每个 URL 存到 sources/<slug>/source.md。论文/长文必须额外抓 HTML 全文到 source-full.md（否则只有摘要页，C8 会拦谎报）。
② 翻译
按 baoyu-translate 配置生成 translations/<slug>/ 三件套 → works-ready/<slug>-translation.md。01-analysis.md 要含收录建议；source-full.md 存在时，分析稿不得声称「仅摘要页」。
③ 评审（全自动并行扇出）
对每篇候选派一个评审 agent（一批 3–4 篇，并行多个 agent）。统一打分维度，吐结构化定性。标准评审 prompt 模板：
你是 Harness Engineering 中文知识库的内容评审。仓库主题：人类设计约束与反馈回路、AI agent 写代码。
读 sources/<slug>/source.md(+source-full.md)、works-ready/<slug>-translation.md、translations/<slug>/01-analysis.md，逐篇回答：
- 原文价值：原创洞察密度 / 长文实质 vs 产品页·发布稿·摘要。高/中/低
- 翻译质量：完整逐译 / 压缩摘要 / 首轮粗稿；通顺度、术语到位度。精品/合格/需返工
- 与仓库契合度：补薄弱环节还是重复
- 一句话定性 + 建议去向：works/ 正式收录 / articles.md 观察项一行 / tools/ / 暂不收录
基于实际内容，紧凑中文，结构化输出即为最终产出。
汇总成一张「候选 × 定性 × 去向」表。
🚧 人类闸门（不可跳过）
把评审表交给用户，来回讨论收录决策。精品 vs 边角的边界判断、是否返工、哪些合并成专题——都由人定。未经用户确认，不得进入 ④。
④ 收录（按减熵分流规则）
- 实质原创长文 / 论文 →
works/：cp 到 works/<slug>-translation.md，在 articles.md 加一个 ### N. 编号条目（脉络一末尾，旧编号顺移），并同步全部计数缓存（见下）。
- 边角材料（产品页 / README / 发布稿 / 短 bliki）→ articles.md「观察项 / 候选材料（不计入文章数）」表一行，链上游 URL，不做编号条目（文章数不变）。
- 工具类 → 只在用户实际用过后才进
tools/；未实测前在观察项表标 🔵「待实测后入 tools/」。
- 需返工的长文：先润色（事实核查加译者注 / 术语统一）再进
works/。
入库前 checklist（每篇 works/ 候选必过，再进 ⑤）：
⑤ 校验 + 提交
- 跑
bash scripts/check-consistency.sh，C1–C13 必须全绿再提交。
- commit 匿名：无
Co-Authored-By，作者用 noreply deusyu@users.noreply.github.com（依赖全局 git 配置，勿覆盖）。
- push 仅在用户要求时。
⑥ 清理
- 删已收录 slug 的
works-ready/<slug>-translation.md（works/ 是权威源）。
- 删已收录 slug 的
sources/<slug>/ + translations/<slug>/（过程稿，works/ 已留最终版）。
- 保留：观察项 slug 的全部译文（articles.md 标明「留作阅读辅助」）+ 状态 README。
- 更新
works-ready/README.md 状态表。translate/ 是 gitignored，清理仅本地。
计数同步清单（④ 的硬要求）
references/articles.md 是文章数与编号的唯一权威源。每加一个 ### N. 条目，必须同次更新所有下游缓存，否则 check-consistency.sh 报错：
- README.md / README.en.md：
articles-N badge、translations-N badge、目录树、脉络表（脉络一计数）、翻译 <details> 摘要数、翻译表格行、Phase 5 提及
- references/AGENTS.md：概览「N 篇文章」、脉络一小标题计数、文章表加行
- prompts/deep-research-tracker.md：「核心文章 N 篇」、脉络一计数、去重清单加行
- AGENTS.md：Phase 5 快照「N 篇翻译」
- works/AGENTS.md：翻译表加行
- articles.md 自身：header「N 篇（脉络一 …）」、两处「不计入 N 篇」
- 观察项一行不触发以上（不计入 N，无
### N. 编号）——这是减熵分流的关键收益。
相关
- 减熵分流约定：即上文「④ 收录」的分流规则——实质长文进
works/ 编号正文；边角材料只进观察项表（不计数、不触发计数同步）；工具未实测不进 tools/。原则：每条新收录都要问"它增加的检索价值是否大于它增加的维护熵"
- C8 lint：
source-full.md 存在时禁止 analysis 谎报摘要页（scripts/check-consistency.sh）
- C9 lint：
concepts/ / thinking/ / feedback/ 正文禁止裸写文库计数（历史提法须带"写作时点/当时/此前/首批/首轮/截至/快照"限定词）
- C10/C11/C12 lint：图片保真（
sourceFigureCount vs 正文嵌图数 + 本地嵌图路径存在）/ markdown 表格列数与表头一致 / articles.md 编号条目必含 作者：/日期： 字段（同上脚本）
- C13 lint：
sourceFigureCount: 0 必须配 sourceFigureAudit（含核对日期）。这条是补 C10 的结构性盲区——C10 的判据是"嵌图数 < 声明数才 FAIL"，所以 0 永远为真，无论你有没有真去数过原文。机械检查只能证伪"多报"，"零报"只能靠留痕让人复核
- 历史首批实例：articles.md #19–27（2026-06 收录的 9 篇）+ 末尾观察项表 14 行
