Que fait openclaw-paper-search ?
Dépôt GitHub récemment mis à jour, lié aux compétences d'agent : Lloyd-Jahn/openclaw-paper-search.
Récemment mis à jour, le dépôt GitHub lié aux compétences d'agent : Lloyd-Jahn/openclaw-paper-search.
Cette compétence d'agent permet d'effectuer des recherches dans les articles académiques et les prépublications scientifiques via le dépôt GitHub Lloyd-Jahn/openclaw-paper-search. Elle est utile pour les développeurs et chercheurs qui ont besoin d'accéder rapidement à des documents de recherche liés à l'IA et aux agents autonomes. La compétence s'appuie sur une intégration avec l'API GitHub pour parcourir et récupérer les articles stockés dans ce dépôt spécifique. Elle permet de filtrer par mots-clés, dates ou auteurs, et de fournir des résumés ou des liens directs vers les articles. Cette compétence est conçue pour fonctionner avec des agents comme Claude Code ou Cursor, facilitant ainsi la découverte et l'utilisation de la littérature scientifique dans le domaine des agents IA.
npx skills add Lloyd-Jahn/openclaw-paper-searchInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Dépôt GitHub récemment mis à jour, lié aux compétences d'agent : Lloyd-Jahn/openclaw-paper-search.
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.