Was macht research-cycle-skill?
Codex-Fertigkeit: Geschlossener Forschungsworkflow mit Multi-Agent-Adversarial-Gap-Discovery, Semantic-Scholar-Validierung und 7-phasigem Forschungszyklus
Codex-Fertigkeit: Geschlossener Forschungsworkflow mit Multi-Agent-Adversarial-Gap-Discovery, Semantic-Scholar-Validierung und 7-phasigem Forschungszyklus
Diese Fertigkeit für Codex realisiert einen vollständig geschlossenen Forschungsworkflow, der auf einem mehrstufigen, gegensätzlichen Ansatz zur Identifizierung von Forschungslücken (Adversarial Gap Discovery) basiert. Sie integriert die Semantic Scholar API zur automatischen Validierung von Literaturangaben und führt den Nutzer durch einen strukturierten 7-Phasen-Forschungszyklus. Die Fertigkeit ist besonders nützlich für Entwickler und Forscher, die KI-Agenten für systematische Literaturrecherchen und Hypothesenfindung einsetzen möchten. Sie unterstützt die automatische Generierung von Forschungsfragen, die Identifizierung von Widersprüchen in bestehender Literatur und die iterative Verfeinerung von Forschungshypothesen durch multiple KI-Agenten mit unterschiedlichen Perspektiven.
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Codex-Fertigkeit: Geschlossener Forschungsworkflow mit Multi-Agent-Adversarial-Gap-Discovery, Semantic-Scholar-Validierung und 7-phasigem Forschungszyklus
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.