Was macht sci-paper-plot-skill?
Zweisprachige Fähigkeit zum Plotten wissenschaftlicher SCI-Artikel mit Matplotlib-Vorlagen für publikationsreife Abbildungen, nichtlineare Dynamik und maschinelles Lernen
Zweisprachige Fähigkeit zum Plotten wissenschaftlicher SCI-Artikel mit Matplotlib-Vorlagen für publikationsreife Abbildungen, nichtlineare Dynamik und maschinelles Lernen
Diese Fähigkeit (Skill) unterstützt Forscher und Entwickler dabei, mit Matplotlib publikationsreife Grafiken für wissenschaftliche Artikel (SCI) zu erstellen. Sie bietet spezielle Vorlagen für nichtlineare Dynamik und maschinelles Lernen, die häufig in ingenieurwissenschaftlichen und physikalischen Arbeiten benötigt werden. Der Skill ist zweisprachig (Englisch/Chinesisch) und optimiert den Workflow von der Datenvisualisierung bis zur fertigen Abbildung, inklusive anpassbarer Achsenbeschriftungen, Legenden und Farbschemata. Er funktioniert mit gängigen KI-Agenten wie Claude Code, Cursor und Codex und erfordert lediglich Python und Matplotlib. Entwickler können die bereitgestellten Vorlagen direkt verwenden oder erweitern, um konsistente, hochwertige Plots für Publikationen zu erzeugen.
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Zweisprachige Fähigkeit zum Plotten wissenschaftlicher SCI-Artikel mit Matplotlib-Vorlagen für publikationsreife Abbildungen, nichtlineare Dynamik und maschinelles Lernen
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.