SOP: ARA Compile
SkillDev toolsSOP: Turn the feeding plan into the compiler''s $ARGUMENTS and run the external ARA compiler once inline to produce ../ara/
Available today. Use it from your connected AI after setup.
No other account needed.
Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.
Then ask your AI: use the SOP: ARA Compile skill
What this skill tells your AI
The instructions your AI receives, as published by yogsoth-ai/de-anthropocentric-research-engine in skills/ara-compile/SKILL.md and read by ahel’s review.
Key question: 怎么把投喂计划喂给外部 compiler,一次抽出一份内部一致的 ARA?
Preflight
先确认外部 compiler skill 可 load(ARA skills 已装:npx @ara-commons/ara-skills)。
若不可用,提示用户安装并停下,不要静默继续。
Why one inline call, not multi-subagent
ARA 的 cross-layer binding(claim→proof→evidence、tree→claim)必须全局一致。
分批 compile 会各自从 C01 起撞 ID、断 tree,汇总等于重缝半成品 —— 正是 ARA 要消灭
的事。compiler 自带覆盖度循环(max 3 轮)+ 内建 Task 工具;真需要并行由它内部
自理,本 SOP 不越俎拆分。
Procedure
-
把投喂计划整理成 compiler 的
$ARGUMENTS:- 主干文件清单 + trace 素材清单 + 图片清单的路径(compiler 按路径读);
- 标注哪些是主干(报告线 → claims/problem);
- 大方向作为约束文本(约束 PAPER.md 的 title/abstract);
--output ../ara/(与context/平级,天然不会被下次 review 当 context 吃回去)。
例:
compiler context/2026-06-06-01-30-stage7-...md context/2026-06-05-...stage6...md \ context/figures/*.png \ --output ../ara/ \ 主干=stage7(报告线);其余为过程线/图片;大方向:<从 north-star-align 来的一段> -
一次 inline 运行:
Skillload compiler,传上面的$ARGUMENTS。 compiler 跑 4 阶段(语义解构 → 认知映射 → src 层 → 探索图抽取)+ 覆盖度循环- Seal Level 1。
-
Seal Level 1 不过:compiler 自带 fix-iterate(2–3 轮),本 SOP 不接管; 若仍不过,把失败报告透传给用户,停。
Output
<workspace>/ara/(logic/ src/ trace/ evidence/ PAPER.md),Level 1 已过。
交给 ara-rigor-review。
Signals
- GitHub stars
- 469
- Forks
- 37
- Last commit
- Sep 2026
Advanced
- Catalog kind
- skill
- Gateway key
ara-compile- Source
- github.com/yogsoth-ai/de-anthropocentric-research-engine