منصوبے کے بارے میں

## منصوبے کا جائزہ Auto-Empirical Research Skills (AERS) سماجی علوم کی تجرباتی تحقیق کے لیے AI ایجنٹ اسکلز کا مجموعہ ہے، جسے Stanford REAP اور CoPaper.AI برقرار رکھتے ہیں۔ ریپوزٹری کا بنیادی اندراج چینی زبان میں ہے، جبکہ انگریزی، روایتی چینی، جاپانی اور کورین ورژن بھی دستیاب ہیں۔ README کے مطابق، ریپوزٹری میں 76 اسکل مجموعے اور تقریباً 1,096 اسکلز شامل ہیں، جن کی numbering 00 سے 72 تک مسلسل ہے۔ یہ تمام اسکلز اس ریپوزٹری میں vendor کیے جا چکے ہیں اور `catalog/skills.json` کے ذریعے ٹریک کیے جاتے ہیں۔ ان میں سے 7 اسکلز کو ٹیم کی خود ساختہ قرار دیا گیا ہے اور یہ پائپ لائن کی بنیادی ریڑھ کی ہڈی تشکیل دیتے ہیں، جبکہ باقی سیکیورٹی آڈٹ شدہ کمیونٹی کاموں کے snapshots ہیں جن کے ماخذ براہِ راست upstream ریپوزٹریز سے منسلک ہیں۔ ## دائرہ کار اور پائپ لائن README تجرباتی تحقیق کے عمل کو 9 مراحل میں تقسیم کرتا ہے اور ہر مرحلے کے لیے متعلقہ اسکلز کی فہرست دیتا ہے: 1. موضوع کی تطہیر — مبہم خیال کو قابلِ تردید اور قابلِ عمل تحقیقی سوال میں بدلنا 2. لٹریچر ریویو — تلاش، چھانٹی، PRISMA عمل، تنقیدی مطالعہ، موضوعاتی تجزیہ 3. ڈیٹا کا حصول — عوامی ڈیٹا بیس، API، ویب اسکرپنگ، ڈیٹا کی صفائی 4. شناختی حکمتِ عملی — DiD / RD / IV / SCM / DML / matching 5. تخمینہ اور ماڈلنگ — Python، Stata، R کے تین ٹیک اسٹیکس 6. مضبوطی کا آڈٹ — replication package کی جانچ، Honest-DiD، R&R simulation 7. جدول اور گرافکس — جرنل کی اشاعت کے معیار کی ترتیب اور LaTeX میں شامل کرنا 8. تحریر اور ہم مرتبہ جائزہ — LaTeX / Quarto، مصنوعی ریویوئر، پروف ریڈنگ 9. AIGC میں کمی اور اشاعت — AI کے نشانات کے پیٹرن کی处理، پوشیدہ حروف اور میٹا ڈیٹا کی صفائی میٹا آرکیسٹریشن اسکل Paper-WorkFlow کو مذکورہ مراحل کو ایک end-to-end پائپ لائن میں جوڑنے والا بتایا گیا ہے۔ صارف قدرتی زبان میں کام دے سکتا ہے، ہر مرحلے کی پیداوار محفوظ ہوتی ہے، اور کسی بھی مرحلے پر انسانی مداخلت کے بعد خودکار عمل جاری رہ سکتا ہے۔ ## خود ساختہ اسکلز README میں درج ٹیم کے خود ساختہ اسکلز میں شامل ہیں: StatsPAI (causal inference کے لیے Python DSL)، Full Empirical کے Python / Stata / R تین ورژن، de-AIGC-skills (چینی-انگریزی دو لسانی تعلیمی AIGC کمی)، AER-skills (معاشیات کی اشاعت کٹ) اور Paper-WorkFlow (میٹا آرکیسٹریٹر)۔ ## تنصیب اور استعمال README تین تنصیبی راستے فراہم کرتا ہے: ریپوزٹری URL کو Claude Code / Codex کو دے کر directory، project یا global scope متعین کرنا؛ Claude Code plugin marketplace کے ذریعے تنصیب؛ یا ریپوزٹری clone کر کے کسی ایک skill فولڈر کو `.claude/skills/` یا `~/.claude/skills/` میں کاپی کرنا۔ استعمال کے وقت کام کو قدرتی زبان میں بیان کیا جاتا ہے، اور Agent skill کی description کی بنیاد پر خودکار انتخاب کرتا ہے۔ ## معیار اور توثیق کا نظام ریپوزٹری میں benchmark، eval-harness اور aers-score اسکورنگ ٹول شامل ہیں۔ README کے مطابق اسی اسکورر سے بیرونی agent کو اسکور دے کر بیرونی scoreboard پر شائع کیا جا سکتا ہے۔ اس کے علاوہ catalog validation، link checking، unit tests جیسے gate عمل، اور license و source audit دستاویزات بھی موجود ہیں۔ ## لائسنس ریپوزٹری CC BY-SA 4.0 لائسنس استعمال کرتی ہے۔ کمیونٹی مجموعے upstream snapshots ہیں؛ مخصوص لائسنس اور ماخذ کی confidence کے لیے ریپوزٹری کے اندر audit دستاویزات دیکھیں۔