🪞 Systematische Selbstreflexion für KI-Agenten. GENERIEREN → KRITISIEREN → VERBESSERN → PRÜFEN. Basierend auf Peer-Review-Forschung. Keine API-Kosten. Funktioniert mit Claude Code, Cursor, Copilot, Codex CLI und 10+ weiteren Plattformen.
Dieses Skill ermöglicht KI-Agenten eine systematische Selbstverbesserung durch einen zyklischen Prozess: GENERIEREN, KRITISIEREN, VERBESSERN und PRÜFEN. Es basiert auf wissenschaftlicher Forschung, die belegt, dass iterative Selbstreflexion die Ausgabequalität signifikant steigert – und das ohne zusätzliche API-Kosten. Das Skill ist plattformunabhängig und funktioniert mit gängigen Tools wie Claude Code, Cursor, Copilot, Codex CLI und über 10 weiteren Umgebungen. Entwickler können es nahtlos integrieren, um die Zuverlässigkeit und Genauigkeit ihrer KI-generierten Ergebnisse zu erhöhen, indem der Agent seine eigenen Entwürfe kritisch hinterfragt und schrittweise verfeinert.
npx skills add Thomaszhou22/self-refine-skillInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
🪞 Systematische Selbstreflexion für KI-Agenten. GENERIEREN → KRITISIEREN → VERBESSERN → PRÜFEN. Basierend auf Peer-Review-Forschung. Keine API-Kosten. Funktioniert mit Claude Code, Cursor, Copilot, Codex CLI und 10+ weiteren Plattformen.
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.