Was macht autoresearch-openclaw?
Automatisieren Sie Textoptimierung mit metrikgesteuerten Schleifen für Prompts, Dokumente und andere Dateien unter Verwendung von OpenClaw.
Automatisieren Sie Textoptimierung mit metrikgesteuerten Schleifen für Prompts, Dokumente und andere Dateien unter Verwendung von OpenClaw.
Dieses Skill automatisiert die Optimierung von Texten durch metrikgesteuerte Schleifen, die auf Prompts, Dokumente und andere Dateien angewendet werden können. Es verwendet OpenClaw, um iterative Verbesserungen basierend auf spezifischen Metriken (z. B. Klarheit, Relevanz, Länge) vorzunehmen. Entwickler können damit Zeit sparen, indem sie wiederholte manuelle Anpassungen vermeiden und konsistente, qualitativ hochwertige Textausgaben sicherstellen. Das Skill ist für alle Plattformen geeignet, die OpenClaw unterstützen, und ermöglicht eine flexible Anpassung der Optimierungskriterien.
npx skills add cinthia26447/autoresearch-openclawInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Automatisieren Sie Textoptimierung mit metrikgesteuerten Schleifen für Prompts, Dokumente und andere Dateien unter Verwendung von OpenClaw.
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.