Une compétence pour agent Claude qui extrait des points d'innovation concrets et implémentables à partir de plusieurs articles de vision par ordinateur.
Cette compétence pour agent AI permet d'analyser plusieurs articles de recherche en vision par ordinateur (CV) et d'en extraire des points d'innovation concrets et directement implémentables. L'utilisateur peut fournir plusieurs articles (par exemple sous forme de PDF ou de liens), et l'agent les synthétise pour identifier les contributions clés, les améliorations algorithmiques et les techniques originales. La compétence est conçue pour fonctionner avec Claude Code (ou d'autres agents compatibles avec le format de skill Markdown), en s'appuyant sur des instructions structurées pour guider l'analyse comparative. Elle est particulièrement utile pour les chercheurs, ingénieurs en vision par ordinateur, et développeurs souhaitant rapidement identifier des concepts applicables sans lire l'intégralité de chaque article. La compétence suit un flux de travail systématique : lecture et résumé des articles, comparaison des innovations, et génération de suggestions d'implémentation concrètes (avec extraits de code ou pseudo-code si pertinent).
npx skills add LavenderMikey/cv-paper-innovation-skillInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Une compétence pour agent Claude qui extrait des points d'innovation concrets et implémentables à partir de plusieurs articles de vision par ordinateur.
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.