Was macht phd-learning-skills?
Persönliche Codex-Fähigkeiten für PhD-Forschung, Ingenieurwesen und Lernworkflows.
Persönliche Codex-Fähigkeiten für PhD-Forschung, Ingenieurwesen und Lernworkflows.
Diese Sammlung von Codex-Fähigkeiten wurde speziell für Doktoranden und Forscher entwickelt, die ihre Arbeitsabläufe optimieren möchten. Sie integriert sich nahtlos in AI-Assistenten wie Cursor und Codex, um interdisziplinäre Forschung, technische Entwicklung und kontinuierliches Lernen zu unterstützen. Die Fähigkeiten umfassen unter anderem die Organisation von Literaturrecherchen, Datenanalyse, Automatisierung von Engineering-Aufgaben und personalisierte Lernpläne. Durch die Nutzung dieser Skills können Benutzer komplexe Forschungsprojekte effizienter verwalten, indem sie wiederkehrende Aufgaben automatisieren und relevante Informationen schneller abrufen. Die Sammlung ist modular aufgebaut und erlaubt es, einzelne Fähigkeiten je nach Bedarf zu aktivieren oder zu deaktivieren, was sie besonders flexibel für unterschiedliche Forschungsphasen macht. Sie unterstützt sowohl die Dokumentation von Experimenten als auch die Generierung von Code-Snippets und die Integration mit externen Wissensdatenbanken.
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Persönliche Codex-Fähigkeiten für PhD-Forschung, Ingenieurwesen und Lernworkflows.
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.