Fähigkeit zur mehrfach-Datenbank-Akademischen-Papiersuche mit CCF/SCI/CAS-JCR-Venue-Ranking — arXiv, Semantic Scholar, OpenAlex, DBLP, IEEE, ACM, PubMed
Diese Fertigkeit (Skill) ermöglicht KI-Agenten wie Claude Code oder Cursor eine leistungsstarke akademische Papiersuche über mehrere Datenbanken hinweg. Sie unterstützt arXiv, Semantic Scholar, OpenAlex, DBLP, IEEE, ACM und PubMed und reichert die Ergebnisse mit Venue-Rankings wie CCF, SCI und CAS-JCR an. Entwickler und Forscher können damit schnell relevante wissenschaftliche Arbeiten finden, bewerten und deren Bedeutung anhand anerkannter Metriken einordnen. Die Implementierung basiert auf einer modular aufgebauten Architektur mit API-Integrationen, die eine konsistente und effiziente Suche über verschiedene Quellen hinweg gewährleistet. Diese Fertigkeit ist besonders nützlich für Literaturrecherchen, systematische Reviews und das Aufspüren von Spitzenpublikationen in einem Fachgebiet.
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Fähigkeit zur mehrfach-Datenbank-Akademischen-Papiersuche mit CCF/SCI/CAS-JCR-Venue-Ranking — arXiv, Semantic Scholar, OpenAlex, DBLP, IEEE, ACM, PubMed
Quelle: https://github.com/lyq777-Xing/yq_paper_query_skill
Entdeckt durch den Awesome Skills täglichen Skill-Jäger.
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.