paper-pilot-before-batch

Name: paper-pilot-before-batch
Author: Lambenthan

19stars0forks

How to install paper-pilot-before-batch?

lambenthan/paper-discipline-skills/paper-pilot-before-batch

$npx -y skills add Lambenthan/paper-discipline-skills --skill paper-pilot-before-batch

Installs into the current project.

Summary

在执行任何 ≥ 30 条目的批量任务（批量改文件、批量核查引用、批量重命名、批量格式统一）之前，必须先在 3–5 个样本上跑一遍，把样本结果给用户看，确认逻辑正确后再推全量。 Use when 用户请求处理"全部"、"所有"、"批量"、"逐个"某类对象，且对象数量 ≥ 30，或数量未知（"把整个目录的..."）。

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SKILL.md

1	# paper-pilot-before-batch：批量任务先小样本
2
3	## 核心理念
4
5	批量任务的可怕之处：跑错 1 个 = 跑错 100 个。
6	小样本花 1 分钟，全量跑错回滚要 1 小时。
7
8	> 批量是放大器。脚本对了，放大效率；脚本错了，放大灾难。
9
10	---
11
12	## 触发条件
13
14	满足任一条 → 触发：
15
16	- 用户说"全部"、"所有"、"每一个"、"逐个"、"批量"、"统一"
17	- 操作对象数量 ≥ 30（文件 / 段落 / 引用 / 行）
18	- 操作对象数量未知（"整个目录的"、"全篇的"、"剩下的"）
19	- 涉及修改性操作（不是只读 / 查询）
20
21	---
22
23	## 强制流程
24
25	```
26	检测到批量操作
27	│
28	▼
29	随机抽 3–5 个样本（不要只取前 3 个，前 3 个常常是规整数据）
30	│
31	▼
32	只对样本执行
33	│
34	▼
35	把样本结果展示给用户：
36	- 每个样本的"改动前 vs 改动后"
37	- 每个样本的"判断依据"（为什么这样改）
38	│
39	▼
40	明确问用户：
41	「这是 N 个样本的改法，逻辑对的话我推全量（共 M 个）。
42	有不对的请指出，我调整后重新跑样本。」
43	│
44	▼
45	确认 → 全量（≥ 30 时配合 paper-parallel-audit 用并行 Agent）
46	不对 → 改逻辑 → 重新跑样本
47	```
48
49	---
50
51	## 抽样策略（不是随便抽）
52
53	抽样要覆盖边界情况：
54
55	- 1 个最常见的情况
56	- 1 个看起来可能出问题的情况（最长 / 最短 / 含特殊符号 / 跨行）
57	- 1 个完全不该被处理的情况（验证你的判定逻辑不会误伤）
58
59	不要 `head -3` —— 前 3 个常常是规整数据，跑过样本不代表跑过全量。
60
61	---
62
63	## 标准回复模板
64
65	> 这是个批量操作，共 M 个对象。
66	> 先抽 5 个样本跑一下，包括 1 个常见情况、1 个边界情况、1 个不该被改的情况。
67	>
68	> [样本 1] 改前 → 改后，依据：…
69	> [样本 2] …
70	> [样本 3] …
71	>
72	> 5 个看着对的话，我就推剩下的 M-5 个。
73	> 有看着不对的请指出来，我调整后重跑样本。
74
75	---
76
77	## ❌ 反例（书 §10）
78
79	用户：「把所有引用的格式按 GB/T 7714 统一一下。」（共 156 条）
80
81	错误做法：写一个正则脚本，一次性跑 156 条——结果发现：
82
83	- 部分引用里的"等"被当成 et al. 多处理了一次
84	- 部分中文姓名拼音被错拆
85	- 全部 156 条都错，且原始格式没存
86
87	正确做法：先跑 5 条样本（含 1 条中文姓名、1 条多作者带"等"、1 条单作者）→ 用户检查 → 修正脚本 → 再推 156 条。
88
89	---
90
91	## "可以跳过样本" 的极少数情况
92
93	- 纯只读：批量统计、批量列出（不修改任何文件）
94	- 逐条用户确认：每条都让用户点头才下一条（实质就是没批量）
95	- 数量 < 30 且每条 < 1 秒：直接做完，结果可视
96
97	---
98
99	## Rationalization Table
100
101	\| 念头 \| 现实 \|
102	\|---\|---\|
103	\| "我已经在脑子里推演过了，肯定对" \| 推演 ≠ 实测。书里的 156 条惨案，AI 也"推演过" \|
104	\| "用户着急，跳过样本更快" \| 跑样本 1 分钟 vs 跑错回滚 1 小时 \|
105	\| "这个任务很简单，正则一行就搞定" \| 简单的正则吃掉的都是边界情况 \|
106	\| "我跑前 3 个验证一下" \| 前 3 个不是样本，是规整数据 \|
107	\| "我备份了，跑错了能回滚" \| 回滚是兜底，不是策略 \|
108	\| "用户说他相信我直接全量跑" \| 仍然先 5 个样本，跑出来给他看 \|
109
110	---
111
112	## Red Flags
113
114	- 你即将对 ≥ 30 个对象 / 文件循环调用 Edit / Write → 停，先样本
115	- 你写了一段 for 循环 / 正则替换准备 apply 全量 → 停，先样本
116	- 你想"先跑一半看看" → 一半不是样本，跑错就 50 个错的
117	- 用户说"直接跑全量" → 仍然先 5 个样本，把结果给他看
118
119	---
120
121	## 配套 skill
122
123	- 全量阶段如果 ≥ 30，配合 `paper-parallel-audit` 用并行 Agent
124	- 修改性操作前必须 `paper-confirm-before-doing` 已经确认过方案
125
126	---
127
128	## 来源
129
130	《Claude Code 科研手记》第 10 章「并行 Agent」、§4.2「批量文献核查」

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2
3	## 核心理念
4
5	批量任务的可怕之处：跑错 1 个 = 跑错 100 个。
6	小样本花 1 分钟，全量跑错回滚要 1 小时。
7
8	> 批量是放大器。脚本对了，放大效率；脚本错了，放大灾难。
9
10	---
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12	## 触发条件
13
14	满足任一条 → 触发：
15
16	- 用户说"全部"、"所有"、"每一个"、"逐个"、"批量"、"统一"
17	- 操作对象数量 ≥ 30（文件 / 段落 / 引用 / 行）
18	- 操作对象数量未知（"整个目录的"、"全篇的"、"剩下的"）
19	- 涉及修改性操作（不是只读 / 查询）
20
21	---
22
23	## 强制流程
24
25	```
26	检测到批量操作
27	│
28	▼
29	随机抽 3–5 个样本（不要只取前 3 个，前 3 个常常是规整数据）
30	│
31	▼
32	只对样本执行
33	│
34	▼
35	把样本结果展示给用户：
36	- 每个样本的"改动前 vs 改动后"
37	- 每个样本的"判断依据"（为什么这样改）
38	│
39	▼
40	明确问用户：
41	「这是 N 个样本的改法，逻辑对的话我推全量（共 M 个）。
42	有不对的请指出，我调整后重新跑样本。」
43	│
44	▼
45	确认 → 全量（≥ 30 时配合 paper-parallel-audit 用并行 Agent）
46	不对 → 改逻辑 → 重新跑样本
47	```
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49	---
50
51	## 抽样策略（不是随便抽）
52
53	抽样要覆盖边界情况：
54
55	- 1 个最常见的情况
56	- 1 个看起来可能出问题的情况（最长 / 最短 / 含特殊符号 / 跨行）
57	- 1 个完全不该被处理的情况（验证你的判定逻辑不会误伤）
58
59	不要 `head -3` —— 前 3 个常常是规整数据，跑过样本不代表跑过全量。
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63	## 标准回复模板
64
65	> 这是个批量操作，共 M 个对象。
66	> 先抽 5 个样本跑一下，包括 1 个常见情况、1 个边界情况、1 个不该被改的情况。
67	>
68	> [样本 1] 改前 → 改后，依据：…
69	> [样本 2] …
70	> [样本 3] …
71	>
72	> 5 个看着对的话，我就推剩下的 M-5 个。
73	> 有看着不对的请指出来，我调整后重跑样本。
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77	## ❌ 反例（书 §10）
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79	用户：「把所有引用的格式按 GB/T 7714 统一一下。」（共 156 条）
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81	错误做法：写一个正则脚本，一次性跑 156 条——结果发现：
82
83	- 部分引用里的"等"被当成 et al. 多处理了一次
84	- 部分中文姓名拼音被错拆
85	- 全部 156 条都错，且原始格式没存
86
87	正确做法：先跑 5 条样本（含 1 条中文姓名、1 条多作者带"等"、1 条单作者）→ 用户检查 → 修正脚本 → 再推 156 条。
88
89	---
90
91	## "可以跳过样本" 的极少数情况
92
93	- 纯只读：批量统计、批量列出（不修改任何文件）
94	- 逐条用户确认：每条都让用户点头才下一条（实质就是没批量）
95	- 数量 < 30 且每条 < 1 秒：直接做完，结果可视
96
97	---
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99	## Rationalization Table
100
101	\| 念头 \| 现实 \|
102	\|---\|---\|
103	\| "我已经在脑子里推演过了，肯定对" \| 推演 ≠ 实测。书里的 156 条惨案，AI 也"推演过" \|
104	\| "用户着急，跳过样本更快" \| 跑样本 1 分钟 vs 跑错回滚 1 小时 \|
105	\| "这个任务很简单，正则一行就搞定" \| 简单的正则吃掉的都是边界情况 \|
106	\| "我跑前 3 个验证一下" \| 前 3 个不是样本，是规整数据 \|
107	\| "我备份了，跑错了能回滚" \| 回滚是兜底，不是策略 \|
108	\| "用户说他相信我直接全量跑" \| 仍然先 5 个样本，跑出来给他看 \|
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110	---
111
112	## Red Flags
113
114	- 你即将对 ≥ 30 个对象 / 文件循环调用 Edit / Write → 停，先样本
115	- 你写了一段 for 循环 / 正则替换准备 apply 全量 → 停，先样本
116	- 你想"先跑一半看看" → 一半不是样本，跑错就 50 个错的
117	- 用户说"直接跑全量" → 仍然先 5 个样本，把结果给他看
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119	---
120
121	## 配套 skill
122
123	- 全量阶段如果 ≥ 30，配合 `paper-parallel-audit` 用并行 Agent
124	- 修改性操作前必须 `paper-confirm-before-doing` 已经确认过方案
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126	---
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128	## 来源
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130	《Claude Code 科研手记》第 10 章「并行 Agent」、§4.2「批量文献核查」

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