Habilidad entre agentes para inicializar repositorios de investigación con documentación basada en evidencia, registros de experimentos reproducibles, reglas de alcance seguro y guía de incorporación al proyecto.
Este skill, diseñado para ser utilizado por agentes de IA en múltiples plataformas (como Claude Code, Cursor, etc.), permite inicializar repositorios de investigación de manera estructurada y rigurosa. Su propósito principal es establecer un marco de trabajo que asegure la reproducibilidad de los experimentos, la trazabilidad de la evidencia y una gestión clara del alcance del proyecto. Al aplicar este skill, el agente crea automáticamente una estructura de directorios estandarizada, archivos de documentación como README y CHANGELOG, y reglas de alcance que evitan la desviación del objetivo inicial. Además, incorpora guías de incorporación para nuevos colaboradores, facilitando la transferencia de conocimiento y la continuidad del proyecto. Su utilidad radica en reducir la fricción inicial de cualquier proyecto de investigación, promoviendo las mejores prácticas desde el primer commit.
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Habilidad entre agentes para inicializar repositorios de investigación con documentación basada en evidencia, registros de experimentos reproducibles, reglas de alcance seguro y guía de incorporación al proyecto.
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.