Plugin für Claude Code und Codex zur propositionen-gesteuerten, agentenbasierten Forschung mit Planprüfung, Ergebnisanalyse und Unterstützung für quantitative Forschung.
Das `komo135/research-skill` ist ein Plugin, das für Claude Code und Codex entwickelt wurde und einen propositionen-gesteuerten („proposition-first“) Ansatz für agentengetriebene Forschung ermöglicht. Es unterstützt den gesamten Forschungszyklus: von der Erstellung und Überprüfung von Forschungsplänen über die Durchführung von Recherchen bis hin zur detaillierten Analyse der Ergebnisse. Besonders hervorzuheben ist die Unterstützung für quantitative Forschungsmethoden, die es Agenten erlaubt, datengestützte Schlussfolgerungen zu ziehen. Dieses Skill ist ideal für Entwickler und Forscher, die KI-Agenten für systematische und reproduzierbare Rechercheaufgaben nutzen möchten. Es wurde im Rahmen der täglichen „awesomeskills.dev“-Agenten-Skill-Suche entdeckt und bietet eine solide Grundlage für strukturierte, evidenzbasierte Forschung direkt aus der Entwicklungsumgebung heraus.
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Claude Code und Codex Plugin für propositionen-gesteuerte, agentenbasierte Forschung mit Planprüfung, Ergebnisanalyse und Unterstützung für quantitative Forschung.
Quelle: https://github.com/komo135/research-skill
Entdeckt während der täglichen agent-skill-Suche auf awesomeskills.dev.
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.