¿Qué hace plan-research-story-skill?
Planifica historias de investigación defendibles, lógica de resultados y planes de experimentos vivos como una skill instalable de Codex.
Planifica historias de investigación defendibles, lógica de resultados y planes de experimentos vivos como una skill instalable de Codex.
Esta skill de Codex, desarrollada por yuanweibin, permite a los agentes de IA planificar historias de investigación coherentes y defendibles, estructurar la lógica de resultados y mantener planes de experimentos vivos. Está diseñada para asistir a investigadores y desarrolladores en la organización de proyectos de investigación, asegurando que cada paso esté justificado y que los resultados sean trazables. La skill se integra directamente en el flujo de trabajo de Codex, permitiendo que el agente genere y refine iterativamente planes experimentales. Al utilizar esta skill, los usuarios pueden mejorar la calidad y la reproducibilidad de sus investigaciones, facilitando la colaboración y la comunicación de hallazgos. Es especialmente útil en entornos de ciencia de datos, aprendizaje automático y experimentación técnica donde la claridad y la defensa de los resultados son críticas.
npx skills add yuanweibin/plan-research-story-skillInstalled? Explore more Investigación y análisis de datos skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Planifica historias de investigación defendibles, lógica de resultados y planes de experimentos vivos como una skill instalable de Codex.
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.