¿Qué hace aar-skills?
Habilidades modulares para agentes de investigación: trabajos con GPU, verificación de afirmaciones. Extraídas de un laboratorio de investigación autónoma en funcionamiento.
Habilidades modulares para agentes de investigación: trabajos con GPU, verificación de afirmaciones. Extraídas de un laboratorio de investigación autónoma en funcionamiento.
Este conjunto de habilidades modulares, llamado 'antondelafuente/aar-skills', está diseñado para potenciar agentes de IA en tareas de investigación autónoma. Originalmente extraído de un laboratorio de investigación autónoma funcional, ofrece capacidades especializadas como la ejecución de trabajos en GPU (para computación intensiva) y la verificación de afirmaciones (para validar hechos y fuentes). Es útil para desarrolladores y usuarios de agentes de IA que buscan extender las funcionalidades de sus asistentes (como Claude Code, Cursor o Codex) para realizar investigaciones más profundas y confiables, aprovechando recursos computacionales avanzados y mecanismos de verificación de datos. El enfoque modular permite integrar fácilmente estas habilidades en flujos de trabajo existentes, mejorando la precisión y eficiencia de las tareas de investigación automatizada.
npx skills add antondelafuente/aar-skillsInstalled? Explore more Investigación y análisis de datos skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Habilidades modulares para agentes de investigación: trabajos con GPU, verificación de afirmaciones. Extraídas de un laboratorio de investigación autónoma en funcionamiento.
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.