Durchsucht wissenschaftliche Literatur mit Semantic Scholar, arXiv und OpenAlex APIs. Liefert strukturierte JSONL mit Titel, Autoren, Jahr, Ort, Abstract, Zitationen und BibTeX. Verwenden, wenn der Benutzer Papers finden, verwandte Arbeiten prüfen oder eine Bibliographie erstellen muss.
Dieses Skill ermöglicht es KI-Agenten (z.B. Claude Code, Cursor, Codex), umfassende bibliografische Recherchen durchzuführen, indem es mehrere akademische APIs (Semantic Scholar, arXiv, OpenAlex) konsolidiert. Es ist besonders nützlich für Aufgaben wie die Identifizierung relevanter Papers, die Überprüfung verwandter Arbeiten oder die Erstellung einer formalen Bibliographie. Das Skill strukturiert die Ergebnisse als JSONL (eine Zeile pro Paper) und enthält wichtige Metadaten wie Titel, Autoren, Erscheinungsjahr, Veröffentlichungsort, Abstract, Zitationszahlen und BibTeX-Einträge. Der Benutzer kann Suchparameter wie Abfragestring, Jahrbereich, Limit und Quellenpriorität anpassen. Die API-Antworten werden vereinheitlicht, um eine konsistente Ausgabe zu gewährleisten, und bei Überschneidungen wird die Ausgabe dedupliziert. Das Skill ist für die Verwendung mit GPT-4, Claude und anderen großen Sprachmodellen optimiert und unterstützt die Ausgabeformatierung als strukturiertes Markdown.
npx skills add https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills/tree/main/skills/literature-searchInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Durchsucht wissenschaftliche Literatur mit Semantic Scholar, arXiv und OpenAlex APIs. Liefert strukturierte JSONL mit Titel, Autoren, Jahr, Ort, Abstract, Zitationen und BibTeX. Verwenden, wenn der Benutzer Papers finden, verwandte Arbeiten prüfen oder eine Bibliographie erstellen muss.
This repo contains 1 individual skill — each has its own dedicated page.
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.