Was macht scientific-research-skills?
Fähigkeiten und Werkzeuge für wissenschaftliche Forschung mit LLM-Agenten. Für Agenten (wie Claude Code, Openclaw) bereitgestellte wissenschaftliche Skills.
Fähigkeiten und Werkzeuge für wissenschaftliche Forschung mit LLM-Agenten. Für Agenten (wie Claude Code, Openclaw) bereitgestellte wissenschaftliche Skills.
Dieses Skillset bietet LLM-basierten Agenten wie Claude Code oder Openclaw spezialisierte Fähigkeiten und Werkzeuge für die wissenschaftliche Forschung. Es umfasst Unterstützung bei Literaturrecherche, Datenanalyse, experimentellem Design und der Verwaltung wissenschaftlicher Arbeitsabläufe. Entwickler und Forscher können es nutzen, um ihre Agenten mit domänenspezifischem Wissen auszustatten, was die Effizienz bei der Durchführung komplexer Forschungsaufgaben steigert. Das Repository enthält Anleitungen und Konfigurationen, die auf gängige LLM-Plattformen zugeschnitten sind, um die Automatisierung und Unterstützung im wissenschaftlichen Arbeitsalltag zu erleichtern.
npx skills add jxtse/scientific-research-skillsInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Fähigkeiten und Werkzeuge für wissenschaftliche Forschung mit LLM-Agenten. Für Agenten (wie Claude Code, Openclaw) bereitgestellte wissenschaftliche Skills.
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.