¿Qué hace op-autoresearch?
Repositorio de GitHub recientemente actualizado relacionado con habilidades de agentes: xchang1121/op-autoresearch.
Repositorio de GitHub recientemente actualizado relacionado con habilidades de agentes: xchang1121/op-autoresearch.
Este repositorio, xchang1121/op-autoresearch, es un skill para agentes de IA que se enfoca en la investigación automatizada. Proporciona capacidades para que un agente (como Claude Code, Cursor, Codex, etc.) realice búsquedas, recopile información y sintetice hallazgos de manera autónoma. Es útil para desarrolladores y usuarios que necesitan automatizar tareas de investigación, como explorar documentación técnica, analizar repositorios de código o recopilar datos de diversas fuentes. Aunque la documentación actual es mínima, el repositorio está marcado como recientemente actualizado, lo que sugiere que está activamente en desarrollo y podría incluir configuraciones, instrucciones de uso y ejemplos de implementación para integrarse con diferentes plataformas de agentes.
npx skills add xchang1121/op-autoresearchInstalled? 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 recientemente actualizado relacionado con habilidades de agentes: xchang1121/op-autoresearch.
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.