Was macht research-skills?
Verbessere die KI/ML-Forschung durch automatisierte Workflow-Prüfungen, Hypothesenvalidierung und Umwandlung von experimentellen Ergebnissen in Präsentationsfolien.
Verbessere die KI/ML-Forschung durch automatisierte Workflow-Prüfungen, Hypothesenvalidierung und Umwandlung von experimentellen Ergebnissen in Präsentationsfolien.
Dieses Skill-Paket ist für KI- und ML-Forscher konzipiert, um alltägliche Forschungsaufgaben zu automatisieren und zu optimieren. Es umfasst Funktionen zur automatischen Überprüfung von Workflows, zur Validierung von Hypothesen und zur Umwandlung von experimentellen Ergebnissen in professionelle Präsentationsfolien. Das Skill unterstützt gängige KI-Agenten-Plattformen wie Claude Code, Cursor und Codex und lässt sich nahtlos in vorhandene Entwicklungsumgebungen integrieren. Durch die Nutzung dieses Skills können Forscher Zeit sparen, die Konsistenz ihrer Ergebnisse verbessern und sich auf die Kernaspekte ihrer Forschung konzentrieren. Die Funktionsweise basiert auf der Analyse von experimentellen Daten, der Anwendung von Validierungsregeln und der automatischen Generierung von Folieninhalten unter Beibehaltung der wissenschaftlichen Genauigkeit.
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Verbessere die KI/ML-Forschung durch automatisierte Workflow-Prüfungen, Hypothesenvalidierung und Umwandlung von experimentellen Ergebnissen in Präsentationsfolien.
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.