-analizar-profundamente-papel-C-Users-z2986.codex-skills-analyze-paper-d
Repositorio de GitHub relacionado con la habilidad de agente recientemente actualizado: cs-xdu-dev-001/-analyze-paper-deeply-C-Users-z2986.codex-skills-analyze-paper-deeply-.
Habilidad de agente de IA para realizar un análisis profundo de artículos académicos, con repositorio de GitHub recientemente actualizado.
Esta habilidad permite a un agente de IA (como Claude Code, Cursor o Codex) llevar a cabo un análisis exhaustivo de artículos de investigación (papers). Está diseñada para ayudar a desarrolladores e investigadores a comprender en profundidad la estructura, metodología, resultados y contribuciones de un artículo. El agente extrae información clave, identifica fortalezas y debilidades, y puede generar resúmenes detallados o responder preguntas específicas sobre el contenido. Se apoya en un repositorio de GitHub recientemente actualizado que contiene la lógica y configuración de la habilidad, lo que facilita su mantenimiento y mejora continua. Es útil para equipos de investigación, estudiantes de posgrado y profesionales que necesitan procesar rápidamente la literatura relevante.
npx skills add cs-xdu-dev-001/-analyze-paper-deeply-C-Users-z2986.codex-skills-analyze-paper-deeply-Installed? Explore more Investigación y análisis de datos skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Repositorio de GitHub relacionado con la habilidad de agente recientemente actualizado: cs-xdu-dev-001/-analyze-paper-deeply-C-Users-z2986.codex-skills-analyze-paper-deeply-.
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.