Que fait critical-thinking-logical-reasoning ?
Compétences d'analyse de pensée critique et de raisonnement logique pour analyser de manière critique un contenu écrit tel que des articles, des blogs, des transcriptions et des rapports (pas du code).
Compétences d'analyse de pensée critique et de raisonnement logique pour analyser de manière critique un contenu écrit tel que des articles, des blogs, des transcriptions et des rapports (pas du code).
Cette compétence fournit aux agents d'IA une méthodologie structurée pour effectuer une analyse de pensée critique et de raisonnement logique sur des contenus écrits non techniques. Elle est utile lorsque l'agent est explicitement invité à évaluer la qualité, la validité et la profondeur d'articles, de blogs, de transcriptions ou de rapports. La compétence guide l'agent à travers des étapes logiques : identification des arguments principaux, détection des biais, évaluation des preuves, repérage des sophismes logiques, et vérification de la cohérence interne du texte. Contrairement à l'analyse de code, elle se concentre sur la structure rhétorique et la rigueur intellectuelle du contenu humain. Elle fonctionne avec tout agent d'IA supportant des instructions en langage naturel, améliorant la capacité de l'agent à fournir des critiques nuancées et objectives.
npx skills add https://github.com/sammcj/agentic-coding/tree/main/skills/critical-thinking-logical-reasoningInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Compétences d'analyse de pensée critique et de raisonnement logique pour analyser de manière critique un contenu écrit tel que des articles, des blogs, des transcriptions et des rapports (pas du code).
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.