Survey Generator
Skill Verifiziert AktivCompile a structured literature survey on any AI/ML topic. Agent curates a research bundle (taxonomy + sections + bibliography of real papers) from a public anchor resource, then a chosen LLM generates the survey artifact. Output target is a wiki page (markdown), not a one-off HTML — survey lands in `<wiki>/derived/surveys/<slug>.md` with full bibliography rows in `sources.md`. Provider-agnostic (Anthropic/OpenAI/OpenRouter/Fireworks/custom OpenAI-compat). Use when the user asks for a "survey", "literature review", "lit review", or "deep dive" on a technical topic.
To automate the creation of comprehensive literature surveys, serving as a knowledge base within a wiki for easy access and future research.
Funktionen
- Generates structured literature surveys from a URL
- Creates research bundles (taxonomy, sections, bibliography)
- Outputs to wiki markdown pages and updates `sources.md`
- Provider-agnostic LLM integration (Anthropic, OpenAI, etc.)
- Integrates with pro-workflow's wiki and FTS5 indexing
Anwendungsfälle
- Generating an initial overview of a new technical topic
- Creating a structured knowledge base for a research area
- Compiling survey artifacts for technical documentation
- Seeding the wiki for further automated research
Nicht-Ziele
- Generating standalone HTML survey files
- Inventing bibliography entries
- Performing deep analysis beyond survey compilation
- Directly editing wiki content outside of the generated survey and bibliography
Practical Utility
- info:Usage examplesThe SKILL.md provides detailed workflow steps and commands for generating surveys, but lacks end-to-end examples showing specific input, invocation, and claimed output.
- info:Edge casesThe SKILL.md outlines hard rules and potential iteration steps but does not explicitly detail failure modes, their symptoms, or recovery steps.
Execution
- info:ValidationThe script parses arguments and validates the bundle structure, but doesn't use a formal schema library for input validation beyond basic checks.
Errors
- info:Error HandlingThe script includes basic error handling with `die()` calls for critical failures, but lacks structured error reporting or specific recovery steps for LLM provider issues.
- info:Actionable error messagesError messages are provided for critical failures like missing arguments or files, but lack detailed remediation steps beyond suggesting checking usage.
Code Execution
- info:LoggingThe script logs progress and errors to stderr using `console.error`, but does not append to a persistent audit log file.
Protocol
- info:Idempotent retry & timeoutsThe script includes a timeout for the LLM provider call, but mutations like writing files are not inherently idempotent, and error handling for retries is basic.
Installation
Zuerst Marketplace hinzufügen
/plugin marketplace add rohitg00/pro-workflow/plugin install pro-workflow@pro-workflowQualitätspunktzahl
VerifiziertVertrauenssignale
Ähnliche Erweiterungen
TradeMemory Protocol
100Domänenwissen für die Evolution Engine — LLM-gestützte autonome Strategieentdeckung aus rohen OHLCV-Daten. Behandelt die Schleife Generieren-Backtesten-Auswählen-Entwickeln, vektorisiertes Backtesting, Out-of-Sample-Validierung und Strategiegraduierung. Verwenden Sie es beim Entdecken von Handelspatterns, Ausführen von Backtests, Entwickeln von Strategien oder Überprüfen von Evolutionsprotokollen. Löst aus bei "evolve", "discover patterns", "backtest", "evolution", "strategy generation", "candidate strategy".
External Context
100Invoke parallel document-specialist agents for external web searches and documentation lookup
Understand Knowledge
100Analysieren Sie eine LLM-Wiki-Wissensdatenbank nach dem Karpathy-Muster und generieren Sie einen interaktiven Wissensgraphen mit Entitätsextraktion, impliziten Beziehungen und Themenclustern.
Recursive Research
100Tiefgehende rekursive Recherche mit selbstregulierender Schleife bis PhD-Niveau. Anwendbar auf jedes Gebiet (Wissenschaft, Technologie, Wirtschaft, Kunst, Geisteswissenschaften). Nutzt WDM + Munger-Inversion für autonome Entscheidungen, Stufung vertrauenswürdiger Quellen und Speicherung von Checkpoints auf der Festplatte, um Kontextgrenzen zu überwinden.
Trader Regime
100Detect current market regime using npx neural-trader — bull/bear/ranging/volatile classification with recommended strategy
Trading Memory
100Domänenwissen für die KI-Trading-Erinnerung – Outcome-Weighted Memory (OWM)-Architektur, 5 Speichertypen, Abrufbewertung und Verhaltensanalyse. Verwenden Sie dies beim Aufzeichnen von Trades, beim Abrufen ähnlicher Kontexte, bei der Leistungsanalyse oder bei der Überprüfung von Verhaltensabweichungen. Löst bei "record trade", "remember trade", "recall", "similar trades", "performance", "behavioral", "disposition", "affective state", "confidence" aus.