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Methodology sample flow extractor zh

Skill gy910210/hermes-research-skills/skills/methodology-sample-flow-extractor-zh

方法与样本流抽取器:专门从论文、附录、官方页面中抽取训练方式、样本流、任务阶段、prompt/template、loss 栈、披露比例和工业结果,生成可比较的方法卡与样本流对照表。适合深挖生成式搜推、训练数据构造、methodology 例子集和实验设计模板时调用。From its SKILL.md

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npx -y skills add gy910210/hermes-research-skills --skill methodology-sample-flow-extractor-zh

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SKILL.md

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Hermes 适配说明

  • 本 skill 现面向 Hermes 使用,优先依赖 Hermes 原生工具:search_filesread_filewrite_filepatchsession_searchdelegate_taskcronjobbrowserweb/searchvision
  • 若正文提到 references/...scripts/...,优先读取当前 skill 目录下对应文件,不再依赖 Claude 专属目录结构。
  • 原始 Claude agents/openai.yaml 不作为执行前提;需要并行研究、分工精读或角色评审时,改用 Hermes 的 delegate_task
  • 保留原有研究方法论与产物契约,但执行层统一按 Hermes 工具体系落地。

Methodology Sample Flow Extractor(中文)

这个 skill 负责抽取“方法怎么做”,尤其是:

  • 训练样本怎么构造;
  • 分几个阶段;
  • 哪些是公开 prompt / template;
  • 哪些比例和规则公开了,哪些没有。

它不是普通 paper-reader-zh 的替代,而是一个更偏“实验与实现结构”的专用抽取器。

何时使用

  • 你要做“训练方式 / 样本流”专题。
  • 你想把多篇论文的 methodology 放到统一模板里比较。
  • 你想知道论文有没有公开 prompt、appendix template、task mixture、sample ratio。
  • 你想产出方法例子集、实验设计模板、样本构造路线图。

输入

  • sources[]
    • 论文、PDF、appendix、官方技术页
  • focus
    • sample_flow
    • public_prompt_evidence
    • loss_stack
    • stagewise_training
    • industrial_result_mapping
  • granularity
    • paper_card
    • comparison_table
    • execution_template

输出

  • methodology_packet
    • task_and_scene
    • raw_data_objects
    • token_objects
    • stagewise_sample_flow
    • training_targets
    • loss_stack
    • public_prompt_evidence
    • disclosed_ratios
    • undisclosed_gaps
    • industrial_results
  • method_comparison_rows[]
  • illustrative_examples[]

工作流

  1. 先判断论文属于哪一类:
    • tokenizer / SID
    • generative retrieval/search
    • recommendation backbone
    • reranking / control
    • training system / serving
  2. 优先抽“对象定义”,再抽“怎么训练”:
    • raw tables / raw logs
    • sample object
    • token object
    • list object
  3. 再按阶段抽取:
    • Stage A tokenizer / SID
    • Stage B backbone supervision
    • Stage C alignment / preference
    • Stage D online refresh / serving coupling
  4. 识别是否存在公开 prompt / template:
    • 正文里的 instruction 示例
    • appendix 表格里的 prompt template
    • figure / pseudo-template
  5. 把没有公开的地方显式记成:
    • 未披露
    • 摘要级可知
    • appendix 可知
  6. 如果用户要求例子集,可在论文支持范围外补 illustrative example,但必须明确标注为示意,不得冒充论文原文。

守护

  • 不把“方法直觉”写成“论文披露的实现细节”。
  • 对 prompt/template 尤其保守:只有公开正文/附录稳定可见时,才记为公开证据。
  • 对 ratio、filtering threshold、sampling policy,只要没看到原文,就写 未披露
  • 对工业收益,不做跨论文强行横比;只记录论文公开写出的结果。

推荐产出形式

  • 单篇 methodology 卡
  • 样本流对照表
  • prompt 证据表
  • 可执行实验设计模板

What ships with it

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