Que fait ai-product-pm-style ?
Compétence Codex pour le brainstorming de produits IA, l'architecture, la discipline des invites et la recherche de prototypes GitHub.
Compétence Codex pour le brainstorming de produits IA, l'architecture, la discipline des invites et la recherche de prototypes GitHub.
Cette compétence est conçue pour les utilisateurs de Codex qui travaillent sur la conception et le développement de produits IA. Elle facilite le brainstorming de produits, la réflexion sur l'architecture système, l'application d'une discipline stricte en matière de conception d'invites (prompt engineering), et la recherche de prototypes existants sur GitHub. Elle s'intègre directement dans l'agent Codex pour guider les décisions de conception et de développement, en assurant une approche structurée et itérative. L'utilisateur peut l'invoquer pour générer des idées, analyser des architectures, ou trouver des exemples de code pertinents, ce qui accélère le processus de prototypage et améliore la qualité des solutions IA.
npx skills add LechuanWANG/ai-product-pm-styleInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Compétence Codex pour le brainstorming de produits IA, l'architecture, la discipline des invites et la recherche de prototypes GitHub.
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.