पत्र में GEIS (एजेंट स्किल्स जनरेशन-एवल्यूएशन-इम्प्रूवमेंट लूप) प्रस्तुत किया गया है, जो विकीपीडिया-शैली के लंबे लेख निर्माण के लिए एक फ्रेमवर्क है जो स्थिर मल्टी-एजेंट पाइपलाइनों को नामित, डिक्लेरेटिव स्किल्स से बदलता है। Tasi Harness में लागू, सिस्टम लिखने, सबूत संग्रह और मूल्यांकन के लिए विशेष मॉड्यूल संयोजित करता है ताकि निरीक्षण योग्य और पुनरावृत्ति सुधार सक्षम हो।
- GEIS एक अनुरोध, योजना, ड्राफ्ट, ऑडिट, परिष्करण और वितरण क्रम का पालन करते हुए एक कोर लेखन स्किल लागू करता है।
- एक पेयरवाइज एवल्यूएशन स्किल PDF-अवेयर मूल्यांकन का उपयोग करके संरचित गुणवत्ता रिपोर्ट उत्पन्न करता है।
- एक इम्प्रूवमेंट स्किल लेखन स्किल के लिए पुनरावृत्त निष्कर्षों को स्थायी पैच में मैप करता है।
- 20 विषयों के प्रयोग में, GEIS ने 100-अंक की PDF गुणवत्ता रूब्रिक पर Tasi Harness डिफ़ॉल्ट लेखक से 8.0 अंक बेहतर किया।
- पैच्ड लेखन स्किल ने औसत स्कोर को 82.90 से बढ़ाकर 86.95 कर दिया, जिसमें 20 में से 17 विषयों में सुधार दिखा।
लेखकों का तर्क है कि लंबे निर्माण को एवल्यूएशन-गाइडेड लूप के रूप में फिर से परिभाषित करने से प्रॉम्प्ट-आधारित सिस्टम की तुलना में मॉड्यूलर और निरीक्षण योग्य वर्कफ़्लो संभव होते हैं।