Agent Research Aggregator

Skenuje logy cache AI agentů a formátuje je do PaperOrchestra idea.md + experimental_log.md

Otestováno · Funguje ★ 8.0/10

Co umí

Dovednost předzpracování, která objevuje experimentální logy v adresářích cache AI kódovacích agentů (.claude, .cursor, .antigravity, .openclaw) nebo v jakékoli dané složce, poté je extrahuje a syntetizuje do strukturovaného vstupního páru idea.md a experimental_log.md, který očekává pipeline pro psaní článků PaperOrchestra. Spouští se, když uživatel požádá o agregaci logů agentů pro psaní článků, přípravu vstupů PaperOrchestra z cache nebo přeměnu roztroušených historií experimentů na návrh článku. Běží jako levný předběžný průchod před dovedností paper-orchestra.

Testovací report

Klonován repozitář a spuštěna pipeline v dočasném HOME proti uměle vytvořenému projektu RL-experiment (.claude/memory + results_doorkey.json + NOTES.md). discover_logs.py skončil s kódem 2 bez --project a s kódem 0 po --project (odpovídá SKILL.md); obecné skenování souborů nemá ** rekurzi, takže jsem musel nasměrovat --search-roots přímo na adresář projektu, než našel 3 soubory. Vytvořil jsem synthesis.json podle dokumentovaného schématu Fáze 3 a format_po_inputs.py deterministicky vyprodukoval idea.md (Sparse schema), experimental_log.md (číslované sekce + zarovnaná GFM tabulka výsledků + historie iterací) a aggregation_report.md s varováními o kvalitě dat a kontrolním seznamem chybějících vstupů. Porovnáno s ad-hoc základní ideou/logem, které jsem napsal ze stejných logů: výstup dovednosti je v souladu se schématem a je spotřebovatelný následnými procesy, zatímco základní verze je volná próza s výsledky jako odrážkami. grep napříč všemi třemi skripty nenašel žádné vzory sítě/spouštění/base64/exfiltrace; skripty jsou pouze pro čtení v adresářích cache a přeskočí .env/credentials/keys. ID arXiv 2604.05018 citované v celém textu je neověřitelné.

Testováno: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)

Instalace

git clone --depth 1 https://github.com/Ar9av/PaperOrchestra.git /tmp/agent-research-aggregator-src
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R /tmp/agent-research-aggregator-src/skills/agent-research-aggregator ~/.claude/skills/agent-research-aggregator
# Deps: python3 only (stdlib argparse/json/pathlib — no pip install needed for the deterministic scripts).
# Phases 2 & 3 (extraction + synthesis) are LLM calls the host agent performs; no API key wired into the scripts.
# The skill's scripts reference paths as skills/agent-research-aggregator/scripts/*.py — run them from a repo checkout
#   or adjust to ~/.claude/skills/agent-research-aggregator/scripts/*.py
# Downstream paper-orchestra also needs user-supplied template.tex + conference_guidelines.md.

Příkazy a ukázkové prompty

/agent-research-aggregatorSkenuje logy cache AI agentů a formátuje je do PaperOrchestra idea.md + experimental_log.md

Skilly se spouštějí běžnými požadavky — žádné příkazy k zapamatování. Po instalaci ho aktivují prompty jako tyto (anglicky):

Aggregate my Claude agent logs for paper writing
Extract experiments from my coding agent history
Prepare PaperOrchestra inputs from my .cursor cache

Kompletní testovací report (anglicky) →