Was macht claude-skill-research?
Claude Code Skill: Das aktuelle Projekt verstehen, externen Recherchebedarf identifizieren und an einen ansteckbaren Researcher delegieren (aktuell ChatGPT, Human-in-the-Loop)
Claude Code Skill: Das aktuelle Projekt verstehen, externen Recherchebedarf identifizieren und an einen ansteckbaren Researcher delegieren (aktuell ChatGPT, Human-in-the-Loop).
Dieses Skill für Claude Code ermöglicht es KI-Assistenten, den Kontext eines Projekts zu analysieren, Lücken im eigenen Wissen zu identifizieren und spezifische externe Recherchen an einen modularen Researcher zu delegieren. Es ist besonders nützlich für Entwickler, die mit Claude Code arbeiten und tiefgehende oder aktuelle Informationen benötigen, die nicht im Trainingsdatum des Modells enthalten sind. Der Researcher ist als ansteckbare Komponente implementiert, die aktuell ChatGPT als Backend oder einen menschlichen Experten (Human-in-the-Loop) unterstützt. Der Workflow besteht darin, dass der Skill zunächst das Projekt versteht (z. B. Codebasis, Dokumentation), dann eine Rechercheanfrage formuliert und diese an den konfigurierten Researcher sendet. Die Ergebnisse werden strukturiert zurückgegeben und können direkt in den Entwicklungsworkflow integriert werden. Dies verbessert die Qualität der Antworten und reduziert Halluzinationen, indem externes Wissen systematisch eingebunden wird.
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Claude Code Skill: Das aktuelle Projekt verstehen, externen Recherchebedarf identifizieren und an einen ansteckbaren Researcher delegieren (aktuell ChatGPT, Human-in-the-Loop)
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.