Compétences personnalisées pour Microsoft Copilot Studio (utilisant les modèles Claude) axées sur l'idéation et la mise en œuvre de cas d'utilisation de l'IA dans les workflows financiers et de fusions-acquisitions.
Ce dépôt contient un ensemble de compétences personnalisées conçues pour Microsoft Copilot Studio, exploitant les modèles Claude d'Anthropic. L'objectif principal est d'assister les professionnels de la finance et des fusions-acquisitions (M&A) dans l'idéation et la mise en œuvre pratique de cas d'utilisation de l'IA. Les compétences couvrent des tâches telles que l'analyse de due diligence, la modélisation financière, la synthèse de documents, et la génération de scénarios. En s'intégrant à Copilot Studio, ces compétences permettent aux utilisateurs d'interagir en langage naturel avec des modèles d'IA avancés, tout en maintenant le contrôle et la sécurité de leurs données financières sensibles. Ce projet est utile pour les développeurs et analystes cherchant à automatiser et améliorer des processus complexes dans le secteur financier, en utilisant des agents IA spécialisés.
npx skills add MaximLeopold/Copilot-Studio-AI-Assistant-SkillsInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
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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.