Was macht exam-prep?
Empirische Klausurvorbereitung für Claude Code. Kombiniert Häufigkeit vergangener Klausurfragen mit Betonungen des Dozenten für geschlossene STEM-Klausuren.
Empirische Klausurvorbereitung für Claude Code. Kombiniert Häufigkeit vergangener Klausurfragen mit Betonungen des Dozenten für geschlossene STEM-Klausuren.
Der Skill PHY041/exam-prep ist speziell für Claude Code und andere KI-Agenten konzipiert, um Studierende bei der Vorbereitung auf geschlossene STEM-Klausuren zu unterstützen. Er analysiert vergangene Klausurfragen und gewichtet deren Häufigkeit mit den Schwerpunkten, die der Dozent im Unterricht gesetzt hat. Dadurch entsteht eine priorisierte Lernliste, die die wahrscheinlichsten Prüfungsthemen hervorhebt. Der Skill ist besonders nützlich für Fächer wie Physik, Mathematik oder Ingenieurwissenschaften, wo formelbasiertes Lernen und Verständnis von Kernkonzepten entscheidend sind. Er funktioniert als maßgeschneiderter Tutor, der auf Basis empirischer Daten die effizienteste Vorbereitung ermöglicht.
npx skills add PHY041/exam-prepInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Empirische Klausurvorbereitung für Claude Code. Kombiniert Häufigkeit vergangener Klausurfragen mit Betonungen des Dozenten für geschlossene STEM-Klausuren.
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.