Was macht OneSkills?
Eine Skills-Bibliothek für KI-native wissenschaftliche Forschung. Wiederverwendbare Skills zur Workflow-Orchestrierung, Codierung, Laufzeit-Einreichung und Umgebungseinrichtung. Funktioniert mit Claude Code, Codex CLI und Trae.
Eine Skills-Bibliothek für KI-native wissenschaftliche Forschung. Wiederverwendbare Skills zur Workflow-Orchestrierung, Codierung, Laufzeit-Einreichung und Umgebungseinrichtung. Funktioniert mit Claude Code, Codex CLI und Trae.
OneSkills von onescience-ai ist eine umfassende Bibliothek wiederverwendbarer KI-Skills, die speziell für KI-native wissenschaftliche Forschung entwickelt wurde. Sie unterstützt Forscher und Entwickler bei der Automatisierung gängiger Arbeitsabläufe wie Workflow-Orchestrierung, Codierung, der Einreichung von Aufgaben in verschiedenen Laufzeiten und der Einrichtung von Forschungsumgebungen. Die Bibliothek ist mit mehreren führenden KI-Agenten-Plattformen kompatibel, darunter Claude Code, Codex CLI und Trae, und bietet eine flexible Integration in bestehende Workflows. Durch die Bündelung bewährter Methoden und wiederholbarer Konfigurationen reduziert OneSkills den Zeitaufwand für die Einrichtung komplexer Forschungspipelines und ermöglicht es Forschern, sich auf die eigentliche wissenschaftliche Arbeit zu konzentrieren. Jeder Skill ist als eigenständige Einheit dokumentiert, was die Anpassung und Wiederverwendung in verschiedenen Projekten erleichtert.
npx skills add onescience-ai/OneSkillsInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Eine Skills-Bibliothek für KI-native wissenschaftliche Forschung. Wiederverwendbare Skills zur Workflow-Orchestrierung, Codierung, Laufzeit-Einreichung und Umgebungseinrichtung. Funktioniert mit Claude Code, Codex CLI und Trae.
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.