소스 정보
- 저장소
- MengkunLiang/DIG-ResearchOS
- 최근 소스 활동
- 2026년 8월 20일 08:30
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 3
- 포크
- 1
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/MengkunLiang/DIG-ResearchOS --skill literature-scout명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
| name | literature-scout |
| description | LLM guidance for designing literature search profiles and queries. |
Use this guidance before calling search or paper-processing tools.
project.yaml, seed papers, seed ideas, constraints, user-provided resources, and the researcher-confirmed literature/retrieval_scope_plan.json when present.core_lines define normal mainline retrieval and must never be relabelled as a Bridge. adjacent_lines are selective theory/method or comparison leads. Only cross_domain_bridges can use a Bridge ID or the costly must_explore reservation semantics.must_cover core line through the smallest non-redundant set of queries. Combine closely related lines into one query where that preserves the research distinction; do not mechanically issue one search per line.domain_profile with inclusion concepts, exclusion concepts, ambiguous terms, target venue/category hints, dataset or benchmark names, and related subfields.informs_search for OR/MS, management science, information systems, operations, supply chain, queueing, or optimization questions, and favor computer-science sources for CS-heavy topics. An empty specialized source is acceptable and must not block T2.expand_queries only combines your query ideas with seed-title phrases and date windows.filter_by_domain only applies the domain_profile you provide. If the profile is weak, keep uncertain papers instead of deleting them.enrich_papers can apply your llm_annotations; without them it only performs conservative schema completion.