PaperOrchestra — скилл
Набор скиллов для написания научной статьи: многоагентный конвейер от плана и графиков до обзора литературы и правки, без ключей LLM
- 702 ★ репозитория
- Последний коммит
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Запускает вспомогательные Python-скрипты и обращается к веб-поиску
- Пишет материалы статьи на диск
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/paperorchestraОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Запускает вспомогательные Python-скрипты и обращается к веб-поиску
- Пишет материалы статьи на диск
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
PaperOrchestra это подключаемый набор скиллов, который дает любому кодинг-агенту пройти многоагентный конвейер написания научной статьи из одноименной работы. Конвейер разбит на пять шагов: план, построение графиков, обзор литературы, написание разделов и правка содержания, плюс скиллы бенчмарка и авто-оценщиков. Скиллы воспроизводят точные промпты для каждого агента из приложения статьи и превращают неструктурированные материалы в готовую к подаче статью в LaTeX. Конвейер не требует ключей LLM: он работает поверх агента, у которого есть родной инструмент веб-поиска.
Для кого. Для исследователей и авторов, которым нужен воспроизводимый процесс написания научной статьи через агента.
Подходит, если
- Нужно превратить материалы исследования в статью LaTeX по конвейеру
- Нужен обзор литературы с проверкой цитат через агента
- Нужен воспроизводимый многоагентный процесс письма
Не подходит, если
- Нужна разовая помощь с абзацем, а не весь конвейер
- У агента нет родного веб-поиска для обзора литературы
Пример запроса к агенту
Прогони мои материалы через PaperOrchestra: собери план, обзор литературы и разделы в статью LaTeXОграничения
Конвейер рассчитан на агента с родным инструментом веб-поиска, без ключей LLM. Для детерминированных вспомогательных скриптов нужен Python и зависимости из requirements.txt. Скиллы воспроизводят метод из статьи, но качество итога зависит от исходных материалов и работы модели. Лицензия нестандартная, проверьте условия перед использованием.
Как отключить. Снимите симлинки скиллов из каталога агента и удалите склонированную папку paper-orchestra.
Частые вопросы
Нужны ли ключи LLM?
Нет. Конвейер работает под агентом с родным веб-поиском без ключей, две опциональные интеграции лишь улучшают охват.
Из чего состоит конвейер?
Из пяти агентов: план, графики, обзор литературы, написание разделов и правка, плюс скиллы бенчмарка и авто-оценщиков.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыНабор скиллов Codex для научной статьи: от исследовательских материалов до LaTeX-черновика с проверкой доказательств и рецензией.
Скилл paper-spine: по теме, материалам и данным ведет научную статью от поиска литературы и текста до иллюстраций, рецензии и файлов Word, LaTeX и PDF
Восемь скиллов ведут научную статью по CS, AI и ML по разделам и останавливают раздел, если для него не хватает доказательств.
Набор скиллов для научных статей: глубокий разбор метода, визуальные слайды и связный пересказ из PDF статьи
Два скилла для научных статей: стратег для планирования и композитор для написания, с проверками качества на каждом этапе
Набор из восьми скиллов для научных статей в LaTeX: от темы до PDF с проверенными ссылками BibTeX и поэтапным контролем
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| PaperOrchestra (эта карточка) | нет | 702 | ||
| CCFA-Skills | нет | 3 532 | семейство из 17 скиллов для научной статьи | |
| PaperSpine5 | нет | 6 291 | скилл paper-spine | |
| ClaudeR | нет | не нужна | 372 | MCP-сервер подключает Claude Code и Codex к открытой сессии R или |
Коротко о README
README представляет PaperOrchestra как подключаемый набор скиллов, воспроизводящий многоагентный конвейер написания научной статьи из одноименной работы. Конвейер из пяти агентов (план, графики, обзор литературы, разделы, правка) по данным статьи заметно обходит одноагентные и tree-search базлайны на бенчмарке PaperWritingBench. Скиллы используют точные промпты из приложения статьи. Установка через git clone и pip install зависимостей, затем симлинки скиллов в каталог агента. Конвейер не требует ключей LLM под хостом с родным веб-поиском, есть опциональные интеграции.