Was macht AutoResearchClaw?
Generiere Forschungsarbeiten autonom im Chat mit OpenClaw, unter Verwendung von Python 3.11+, mit einem sich selbst entwickelnden Framework und umfassender Testabdeckung.
Generiere Forschungsarbeiten autonom im Chat mit OpenClaw, unter Verwendung von Python 3.11+, mit einem sich selbst entwickelnden Framework und umfassender Testabdeckung.
AutoResearchClaw ist ein KI-Framework zur autonomen Generierung von Forschungsarbeiten. Es ermöglicht Entwicklern und Forschern, über eine Chat-Schnittstelle (OpenClaw) Forschungsartikel zu erstellen, ohne manuell schreiben oder umfangreiche Recherchen durchführen zu müssen. Das System nutzt Python 3.11 oder höher und basiert auf einem sich selbst verbessernden Framework, das kontinuierlich aus neuen Daten und Rückmeldungen lernt. Mit umfangreichen Tests wird die Stabilität und Zuverlässigkeit des generierten Inhalts sichergestellt. Dieses Skill ist besonders nützlich für die Automatisierung von Literaturrecherchen, das schnelle Erstellen von Paper-Entwürfen und die Unterstützung bei wissenschaftlichen Publikationen.
npx skills add thada2402/AutoResearchClawInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Generiere Forschungsarbeiten autonom im Chat mit OpenClaw, unter Verwendung von Python 3.11+, mit einem sich selbst entwickelnden Framework und umfassender Testabdeckung.
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.