Compétence Codex pour la reproduction de documents de recherche de qualité relecteur. Elle aide un agent à passer d'un article et d'un dépôt d'auteur facultatif à un plan de reproduction fondé sur les sources, un manifeste de données, un audit de code manquant, une vérification de la couverture du protocole et un rapport de résultats étayé par des preuves.
paperGo-skill est une compétence spécialisée pour Codex conçue pour automatiser la reproduction rigoureuse d'articles de recherche. Elle transforme un article scientifique et, en option, le dépôt de code de l'auteur, en une série de livrables structurés : un plan de reproduction ancré dans les sources, un manifeste des jeux de données utilisés, un audit identifiant le code manquant par rapport aux méthodes décrites, une vérification de la couverture complète du protocole expérimental, et un rapport de résultats final avec preuves à l'appui. Utile pour les chercheurs, validateurs de résultats et ingénieurs en apprentissage automatique, cette compétence garantit que chaque étape de la reproduction est traçable et documentée. Le processus repose sur une analyse systématique du PDF de l'article et de tout dépôt de code associé, en extrayant les métriques, paramètres et dépendances clés. Le résultat final est un dossier complet qui facilite l'examen par les pairs, la vérification de la reproductibilité et l'intégration continue des résultats de recherche.
npx skills add FierceMao/paperGo-skillInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
paperGo-compétence est une compétence Codex pour la reproduction de documents de recherche de niveau relecteur. Elle aide un agent à passer d'un document et d'un dépôt d'auteur facultatif à un plan de reproduction fondé sur les sources, un manifeste de jeu de données, un audit de code manquant, une vérification de la couverture du protocole et un rapport de résultats étayé par des preuves.
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.