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Multi-Agent-Claude-Code-Workflow zum Verfassen einer empirischen Masterarbeit in Volkswirtschaftslehre — 17 Agenten, 8 Regeln, 11 Fähigkeiten, RAG-Integration
Multi-Agent-Claude-Code-Workflow zum Verfassen einer empirischen Masterarbeit in Volkswirtschaftslehre – 17 Agenten, 8 Regeln, 11 Fähigkeiten, RAG-Integration
Dieser Skill definiert einen strukturierten Multi-Agent-Workflow für Claude Code, der speziell für das Schreiben einer empirischen Masterarbeit in Volkswirtschaftslehre entwickelt wurde. Er orchestriert 17 spezialisierte Agenten, 8 konfigurierbare Regeln und 11 integrierte Fähigkeiten, um den gesamten Forschungs- und Schreibprozess zu unterstützen – von der Literaturrecherche und Datenanalyse bis hin zur formatgerechten Endredaktion. Der Workflow nutzt Retrieval-Augmented Generation (RAG), um relevante wissenschaftliche Quellen und Daten effizient einzubinden. Er ist plattformunabhängig als Claude-Code-Projekt konzipiert und erleichtert Studierenden und Forschern die systematische Erstellung akademischer Arbeiten mit reproduzierbaren Ergebnissen.
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Multi-Agent-Claude-Code-Workflow zum Verfassen einer empirischen Masterarbeit in Volkswirtschaftslehre — 17 Agenten, 8 Regeln, 11 Fähigkeiten, RAG-Integration
Notion CLI/API for pages, Markdown content, data sources, files, comments, search, Workers, and raw API calls.
The agent engineering platform.
Use this skill when the user requests to generate, create, or produce podcasts from text content. Converts written content into a two-host conversational podcast audio format with natural dialogue.
Analyze and optimize tweets for maximum reach using Twitter's open-source algorithm insights. Rewrite and edit user tweets to improve engagement and visibility based on how the recommendation system ranks content.
Extracts and analyzes competitors' ads from ad libraries (Facebook, LinkedIn, etc.) to understand what messaging, problems, and creative approaches are working. Helps inspire and improve your own ad campaigns.
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