Methodology sample flow extractor zh
Skill gy910210/hermes-research-skills/skills/methodology-sample-flow-extractor-zh
Research Skills for Hermes Agents
npx -y skills add gy910210/hermes-research-skills --skill methodology-sample-flow-extractor-zhAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
One thing to look at
- 2 stars2 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.
What its author says it does
Copied from the file, not written here
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。
SKILL.md
3.7 KB, as published. Nobody here has run it
Hermes 适配说明
- 本 skill 现面向 Hermes 使用,优先依赖 Hermes 原生工具:
search_files、read_file、write_file、patch、session_search、delegate_task、cronjob、browser、web/search、vision。 - 若正文提到
references/...或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
focussample_flowpublic_prompt_evidenceloss_stackstagewise_trainingindustrial_result_mapping
granularitypaper_cardcomparison_tableexecution_template
输出
methodology_packettask_and_sceneraw_data_objectstoken_objectsstagewise_sample_flowtraining_targetsloss_stackpublic_prompt_evidencedisclosed_ratiosundisclosed_gapsindustrial_results
method_comparison_rows[]illustrative_examples[]
工作流
- 先判断论文属于哪一类:
- tokenizer / SID
- generative retrieval/search
- recommendation backbone
- reranking / control
- training system / serving
- 优先抽“对象定义”,再抽“怎么训练”:
- raw tables / raw logs
- sample object
- token object
- list object
- 再按阶段抽取:
Stage Atokenizer / SIDStage Bbackbone supervisionStage Calignment / preferenceStage Donline refresh / serving coupling
- 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
- 把没有公开的地方显式记成:
未披露摘要级可知appendix 可知
- 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