Litminer ist eine auf KI-Agenten ausgerichtete Skill zur Beschaffung wissenschaftlicher Literaturinformationen. Es bietet eine wiederverwendbare, nachvollziehbare und überprüfbare Basis für die Literatursuche und -verarbeitung, sodass Agenten wie Claude Code und Codex sich nicht mehr ausschließlich auf allgemeine WebSearch-/WebFetch-Tools für wissenschaftliche Rechercheaufgaben verlassen müssen.
Litminer ist eine spezialisierte Skill für KI-Agenten, die sich auf die effiziente Erfassung und Verarbeitung wissenschaftlicher Forschungsliteratur konzentriert. Sie wurde entwickelt, um die Einschränkungen allgemeiner Web-Such-Werkzeuge zu überwinden, indem sie eine dedizierte, strukturierte Schicht für wiederholbare, rückverfolgbare und überprüfbare Literaturrecherchen bereitstellt. Die Skill ist in erster Linie für die Verwendung mit Agenten-Plattformen wie Claude Code und Codex konzipiert und ermöglicht es ihnen, wissenschaftliche Datenbanken und Repositories zu durchsuchen, Metadaten abzurufen und Volltext-Inhalte zu analysieren, ohne auf generische Web-Fetching-Methoden angewiesen zu sein. Durch die Integration von Funktionen wie DOI-Auflösung, Abfrage von Zitationsmetriken und Unterstützung für mehrere Quellen (z. B. ArXiv, PubMed) optimiert Litminer den gesamten Literaturrecherche-Workflow. Es stellt sicher, dass Agenten zitierfähige, zuverlässige Ergebnisse mit minimalem Rauschen abrufen können, und eignet sich daher ideal für Aufgaben wie systematische Überprüfungen, Metadatenanalyse und automatisierte Zusammenfassung von Forschungstrends. Die modulare Architektur der Skill ermöglicht eine einfache Erweiterung, sodass Agenten ihre Wissenschaftssuche an spezifische disziplinäre Anforderungen anpassen können.
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Litminer ist eine auf KI-Agenten ausgerichtete Skill zur Beschaffung wissenschaftlicher Literaturinformationen. Es bietet eine wiederverwendbare, nachvollziehbare und überprüfbare Basis für die Literatursuche und -verarbeitung, sodass Agenten wie Claude Code und Codex sich nicht mehr ausschließlich auf allgemeine WebSearch-/WebFetch-Tools für wissenschaftliche Rechercheaufgaben verlassen müssen.
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.