Habilidad para Claude Code inspirada en DeepTutor: investigación profunda centrada en código + tutor socrático con un espacio de aprendizaje persistente.
King-Wood-Shen/deep-tutor-skill es una habilidad para Claude Code que transforma la terminal en un tutor socrático y motor de investigación profunda orientada al código. Su objetivo es ayudar a los desarrolladores a aprender, explorar y depurar temas complejos de software mediante un enfoque interactivo y persistente: el agente divide el proceso en pasos pequeños, formula preguntas guiadas y mantiene un espacio de trabajo de aprendizaje que se conserva entre sesiones. Está diseñada para complementar el flujo de trabajo de Claude Code (CLI), aprovechando la capacidad del asistente para ejecutar comandos, leer archivos y navegar por el sistema de archivos del proyecto. La habilidad es ideal para escenarios como comprender una base de código desconocida, aprender un nuevo framework o desglosar un problema algorítmico. Al integrar principios del método Socrático y la investigación profunda, fomenta una comprensión más sólida que simplemente recibir respuestas directas. Es mantenida por la comunidad y se instala fácilmente mediante el comando `claude add`.
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Habilidad para Claude Code inspirada en DeepTutor: investigación profunda centrada en código + tutor socrático con un espacio de aprendizaje persistente.
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.