Que fait automated-researcher ?
Compétences modulaires d'agent de recherche : tâches GPU, vérification d'affirmations. Extraites d'un laboratoire de recherche autonome en activité.
Compétences modulaires d'agent de recherche : tâches GPU, vérification d'affirmations. Extraites d'un laboratoire de recherche autonome en activité.
Cette compétence d'agent d'IA modulaire, antondelafuente/automated-researcher, est conçue pour les tâches de recherche automatisée, en particulier la gestion de tâches GPU et la vérification d'affirmations. Extrait d'un laboratoire de recherche autonome fonctionnel, il fournit des composants prêts à l'emploi que les agents d'IA (tels que Claude Code ou Cursor) peuvent orchestrer de manière dynamique. L'agent peut soumettre des tâches de calcul GPU, collecter des résultats et vérifier des affirmations factuelles à l'aide de sources fiables. Cette compétence est utile pour accélérer les cycles de recherche, réduire les erreurs manuelles et permettre une expérimentation à plus grande échelle. Elle s'intègre de manière transparente aux systèmes de files d'attente GPU et aux API de vérification des faits, ce qui la rend polyvalente pour les flux de travail de recherche académique et industrielle.
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Compétences modulaires d'agent de recherche : tâches GPU, vérification d'affirmations. Extraites d'un laboratoire de recherche autonome en activité.
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.