Was macht research-agent?
[research-agent] Nie einen Menschen schicken, um die Arbeit einer Maschine zu erledigen.
Ein KI-gestützter Forschungsagent, der nie einen Menschen schickt, um die Arbeit einer Maschine zu erledigen.
Der `research-agent` von PaulClawX ist ein KI-Agent, der für automatisierte, tiefgehende Recherchen konzipiert wurde. Er nutzt Large Language Models (LLMs) und externe Datenquellen (wie Web-Scraping, APIs), um komplexe Fragen zu beantworten, Informationen zu sammeln und synthetisierte Berichte zu erstellen. Dieser Skill ist besonders nützlich für Entwickler, Datenwissenschaftler und Wissensarbeiter, die umfangreiche manuelle Recherchearbeit automatisieren möchten. Der Agent unterstützt mehrere KI-Plattformen (wie Claude Code, Cursor) und kann über eine benutzerdefinierte `SKILL.md`-Konfiguration an spezifische Arbeitsabläufe angepasst werden. Er arbeitet, indem er eine Forschungsanfrage entgegennimmt, relevante Quellen crawlt oder abfragt, die gesammelten Daten analysiert und strukturierte Zusammenfassungen oder Berichte im Markdown-Format ausgibt. Dadurch spart der Agent erheblich Zeit und reduziert menschliche Fehler bei informationsintensiven Aufgaben.
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[research-agent] Nie einen Menschen schicken, um die Arbeit einer Maschine zu erledigen.
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.