Was macht Akademische Forschungskompetenzen?
Agentenkompetenzen für die akademische Forschung: Literaturrecherche, Zitierungsaudit, Verfassung von wissenschaftlichen Arbeiten, Peer-Review, Reproduzierbarkeit, MCP-Tooling und CS-Forschung.
Agentenkompetenzen für die akademische Forschung: Literaturrecherche, Zitierungsaudit, Verfassung von wissenschaftlichen Arbeiten, Peer-Review, Reproduzierbarkeit, MCP-Tooling und CS-Forschung.
Diese Sammlung von Agentenkompetenzen wurde entwickelt, um Forscher und Entwickler bei akademischen Arbeitsabläufen zu unterstützen. Sie umfasst Funktionen für die systematische Literaturrecherche, die Prüfung und Korrektur von Zitaten, die Strukturierung und Erstellung von wissenschaftlichen Arbeiten, das Peer-Review-Management und die Sicherstellung der Reproduzierbarkeit von Forschungsergebnissen. Zusätzlich bietet sie Werkzeuge für die Integration von Model Context Protocol (MCP) und spezifische Unterstützung für die Informatikforschung (CS). Die Kompetenzen sind für KI-Agenten-Plattformen wie Claude Code, Cursor und Codex optimiert und automatisieren zeitaufwändige manuelle Schritte wie das Auffinden von Quellen, die Formatierung von Referenzen oder die Durchführung von Reproduzierbarkeitstests. Durch die Modularität können Anwender einzelne Skills je nach Phase des Forschungsprozesses gezielt einsetzen, was die Effizienz und Konsistenz akademischer Arbeiten deutlich erhöht.
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Agentenkompetenzen für die akademische Forschung: Literaturrecherche, Zitierungsaudit, Verfassung von wissenschaftlichen Arbeiten, Peer-Review, Reproduzierbarkeit, MCP-Tooling und CS-Forschung.
Notion CLI/API for pages, Markdown content, data sources, files, comments, search, Workers, and raw API calls.
The agent engineering platform.
Use this skill when the user requests to generate, create, or produce podcasts from text content. Converts written content into a two-host conversational podcast audio format with natural dialogue.
Analyze and optimize tweets for maximum reach using Twitter's open-source algorithm insights. Rewrite and edit user tweets to improve engagement and visibility based on how the recommendation system ranks content.
Extracts and analyzes competitors' ads from ad libraries (Facebook, LinkedIn, etc.) to understand what messaging, problems, and creative approaches are working. Helps inspire and improve your own ad campaigns.
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