¿Qué hace automated-researcher?
Habilidades modulares para agentes de investigación: trabajos en GPU, verificación de afirmaciones. Extraído de un laboratorio de investigación autónoma en funcionamiento.
Habilidades modulares para agentes de investigación: trabajos en GPU, verificación de afirmaciones. Extraído de un laboratorio de investigación autónoma en funcionamiento.
Este conjunto de habilidades proporciona componentes modulares para construir agentes de investigación autónomos, centrándose en dos áreas clave: la ejecución de trabajos en GPU y la verificación de afirmaciones. Está diseñado para plataformas de agentes de IA como Claude Code, Cursor o Codex, y se basa en código extraído de un laboratorio de investigación autónoma real. Las habilidades permiten a un agente de IA gestionar de forma independiente tareas computacionales intensivas en clústeres de GPU, como entrenar modelos o ejecutar simulaciones, así como verificar la veracidad de afirmaciones científicas o fácticas utilizando fuentes externas. Al ofrecer estas capacidades como módulos separados, los desarrolladores pueden integrar fácilmente funcionalidades de investigación especializadas en sus propios flujos de trabajo de agentes de IA, reduciendo el esfuerzo de implementación desde cero y aprovechando un diseño probado en entornos reales.
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Habilidades modulares para agentes de investigación: trabajos en GPU, verificación de afirmaciones. Extraído 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.