paperGo-skill es una habilidad de Codex para la reproducción de artículos de investigación de calidad de revisor. Ayuda a un agente a pasar de un artículo y un repositorio de autor opcional a un plan de reproducción basado en fuentes, un manifiesto de conjuntos de datos, una auditoría de código faltante, una verificación de cobertura de protocolo y un informe de resultados respaldado por evidencia.
paperGo-skill es una habilidad especializada para Codex, diseñada para asistir a agentes de IA en la reproducción rigurosa de artículos de investigación académica. Su propósito es guiar al agente desde la lectura de un artículo, y opcionalmente de su repositorio de código autor, hasta la generación de un informe completo y verificable. La habilidad automatiza la creación de un plan de reproducción estructurado, identifica y cataloga los conjuntos de datos necesarios, realiza una auditoría de código faltante y verifica la cobertura del protocolo experimental. Finalmente, produce un informe de resultados con evidencia sólida, imitando el estándar de calidad esperado de un revisor humano. Es compatible con Codex y su funcionamiento se basa en el análisis del texto del artículo y la exploración del repositorio de código fuente, proporcionando una metodología sistemática para asegurar la reproducibilidad en la investigación.
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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.