研究流水线框架
将开放式研究目标转化为可审计的协议化工作流，含文献综述、论文评审、证据审查等 8 条可复现流水线
适用场景
- 撰写结构化文献综述（arxiv-survey 流水线）
- 论文形式化评审与证据审查
- 需要可追溯、可审计的研究流程
- 多人协作研究项目的标准化执行
不适用
- 快速即兴研究探索
- 非结构化笔记与随意记录
- 对流水线框架无需求的一次性任务
安装方式
git clone https://github.com/WILLOSCAR/research-units-pipeline-skills cd research-units-pipeline-skills python scripts/validate_repo.py --strict python scripts/audit_skills.py 将仓库克隆到研究项目目录下，Codex 会自动发现 .codex/skills/ 中的技能定义。首次使用建议运行 validate_repo.py 确认流水线完整性。
输出样例
- 文献综述 → 选择 arxiv-survey 流水线，填写 UNITS.csv 定义检索范围与筛选标准，逐步执行各单元直至生成 DRAFT.md。边界：检索词选择不当可能漏掉关键文献
- 论文评审 → 使用 paper-review 流水线，输入单篇论文，获得结构化评审报告含声称、证据、新颖性、风险评估。失败案例：非标准格式论文的元数据提取可能不完整
- 证据审查 → 使用 evidence-review 流水线，按显式协议筛选举证池、提取证据、给出有界结论