Führen Sie umfassende Literaturrecherchen mittels mehrperspektivischer Dialogsimulation durch. Erzeugen Sie verschiedene Experten-Personas, führen Sie fundierte Frage-Antwort-Gespräche und synthetisieren Sie Ergebnisse in strukturiertes Wissen. Verwenden Sie dies beim Start eines neuen Forschungsprojekts oder beim Schreiben eines Übersichtsabschnitts.
Der Skill 'literature-review' von lingzhi227 ermöglicht es, durch die Simulation von Dialogen aus mehreren Perspektiven tiefgehende Literaturrecherchen durchzuführen. Er generiert diverse Experten-Personas, die aus unterschiedlichen Blickwinkeln Fragen stellen und beantworten, um ein breites Verständnis eines Forschungsthemas zu erlangen. Die Ergebnisse werden in einem strukturierten Wissensformat zusammengefasst, was besonders nützlich ist, wenn man ein neues Forschungsprojekt beginnt oder einen Überblicksabschnitt für eine wissenschaftliche Arbeit verfasst. Der Skill unterstützt die Nutzer dabei, die wichtigsten Erkenntnisse aus der Literatur zu extrahieren und in einen kohärenten Kontext zu setzen, wodurch die Qualität und Tiefe der Recherche erheblich gesteigert wird.
npx skills add https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills/tree/main/skills/literature-reviewInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Führen Sie umfassende Literaturrecherchen mittels mehrperspektivischer Dialogsimulation durch. Erzeugen Sie verschiedene Experten-Personas, führen Sie fundierte Frage-Antwort-Gespräche und synthetisieren Sie Ergebnisse in strukturiertes Wissen. Verwenden Sie dies beim Start eines neuen Forschungsprojekts oder beim Schreiben eines Übersichtsabschnitts.
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USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.