Recherche plusieurs sources web, synthétise les résultats et produit des rapports de recherche cités à l'aide de sous-agents dédiés.
Cette compétence permet de déléguer des recherches web approfondies à des sous-agents spécialisés. Elle recherche automatiquement des informations sur plusieurs sources web, synthétise les résultats et génère un rapport de recherche structuré avec des citations appropriées. Elle est particulièrement utile pour les tâches de recherche en ligne, la comparaison d'options, la recherche d'informations actuelles ou la production de rapports de recherche complets. Le processus fonctionne en décomposant la requête, en lançant des recherches parallèles via différents sous-agents, puis en assemblant les découvertes dans un document final bien référencé.
npx skills add https://github.com/langchain-ai/deepagents/tree/main/skills/web-researchInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Recherche plusieurs sources web, synthétise les résultats et produit des rapports de recherche cités à l'aide de sous-agents dédiés. Utilisez cette compétence lorsque l'utilisateur demande de rechercher un sujet en ligne, d'effectuer une recherche sur le web, de trouver quelque chose, d'obtenir des informations actuelles, de comparer des options ou de produire un rapport de recherche.
This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.
Searches arXiv for preprints and academic papers, retrieves abstracts, and filters by topic. Use when the user asks to find research papers, search arXiv, look up preprints, find academic articles in physics, math, CS, biology, statistics, or related fields.
Writes and structures long-form blog posts, creates tutorial outlines, and optimizes content for SEO with cover image generation. Use when the user asks to write a blog post, article, how-to guide, tutorial, technical writeup, thought leadership piece, or long-form content.
Fetches and references LangGraph Python documentation to build stateful agents, create multi-agent workflows, and implement human-in-the-loop patterns. Use when the user asks about LangGraph, graph agents, state machines, agent orchestration, LangGraph API, or needs LangGraph implementation guidance.
Drafts engaging social media posts, writes hooks, suggests hashtags, creates thread structures, and generates companion images. Use when the user asks to write a LinkedIn post, tweet, Twitter/X thread, social media caption, social post, or repurpose content for social platforms.
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.