Was macht ai-produktforschungs-faehigkeit?
Eine zweisprachige Codex-Fähigkeit für tiefgehende KI-Produktforschung, PM-Level-Analyse und quellenbasierte HTML-Berichte.
Eine zweisprachige Codex-Fähigkeit für tiefgehende KI-Produktforschung, PM-Level-Analyse und quellenbasierte HTML-Berichte.
Diese Skill ist für Entwickler und Benutzer von KI-Agenten (insbesondere Codex) konzipiert, die umfassende Produktrecherchen im Bereich KI durchführen möchten. Sie liefert tiefgehende Analysen auf dem Niveau eines Produktmanagers (PM) und erstellt quellenbasierte, professionelle HTML-Berichte. Der Nutzen liegt in der Fähigkeit, systematisch Informationen zu sammeln, Wettbewerbsanalysen durchzuführen und Markttrends zu bewerten – alles in einer zweisprachigen Umgebung (z. B. Englisch und Chinesisch). Die Skill nutzt strukturierte Prompt-Vorlagen und integriert sich nahtlos in den Codex-Workflow, um die Recherche-Ergebnisse direkt als HTML-Dokumente auszugeben, die leicht teilbar und präsentierbar sind.
npx skills add hexiao160705-dev/ai-product-research-skillInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Eine zweisprachige Codex-Fähigkeit für tiefgehende KI-Produktforschung, PM-Level-Analyse und quellenbasierte HTML-Berichte.
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.