-Analyse-Papier-tiefgreifend-C-Users-z2986.codex-skills-analyze-paper-d
Zuletzt aktualisiertes GitHub-Repository zu Agenten-Fähigkeiten: cs-xdu-dev-001/-analyze-paper-deeply-C-Users-z2986.codex-skills-analyze-paper-deeply-.
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Diese Fähigkeit ermöglicht es einem KI-Agenten, eine tiefgehende und strukturierte Analyse eines wissenschaftlichen Artikels durchzuführen. Sie dient dazu, den Inhalt eines PDF- oder Textdokuments systematisch zu erfassen, Kernaussagen zu extrahieren und kritische Bewertungen zu liefern. Der Anwendungsfall liegt in der Unterstützung von Forschern, Studierenden oder Entwicklern, die schnell und gründlich die Ergebnisse einer Publikation verstehen möchten. Die Fähigkeit ist für Codex und ähnliche Agenten-Plattformen konzipiert, die Markdown- und Code-Ausgabe unterstützen. Sie liest das bereitgestellte Papier, identifiziert Hauptthesen, Methodik, Experimente und Schlussfolgerungen und formuliert eine Zusammenfassung mit Analyse. Das GitHub-Repository cs-xdu-dev-001/-analyze-paper-deeply... enthält die zugrunde liegende SKILL.md-Definition und kann als Referenz für Anpassungen dienen.
npx skills add cs-xdu-dev-001/-analyze-paper-deeply-C-Users-z2986.codex-skills-analyze-paper-deeply-Installed? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
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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.