Que fait academic-research-skills ?
Automatisez la recherche, la récupération et la gestion de la littérature académique pour les agents LLM grâce à des compétences de recherche intégrées pour les principales bases de données.
Automatisez la recherche, la récupération et la gestion de la littérature académique pour les agents LLM grâce à des compétences de recherche intégrées pour les principales bases de données.
Cette compétence permet aux agents LLM (tels que Claude Code, Cursor ou Codex) d'automatiser les workflows complexes de recherche académique. Elle offre une intégration directe avec les principales bases de données (PubMed, arXiv, Google Scholar, etc.) pour effectuer des recherches, récupérer des articles en texte intégral, extraire des métadonnées et gérer des références bibliographiques. L'agent peut ainsi exécuter des tâches comme la recherche systématique de littérature, la collecte de citations et la génération de résumés structurés. Cette compétence est utile pour les développeurs et chercheurs qui souhaitent déléguer la veille documentaire à un agent intelligent, réduisant le temps passé sur les étapes manuelles de la revue de littérature. Elle fonctionne via des appels API sécurisés et des formats de données standardisés, garantissant la fiabilité et la reproductibilité des résultats.
npx skills add micrometeoric-eye978/academic-research-skillsInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Automatisez la recherche, la récupération et la gestion de la littérature académique pour les agents LLM grâce à des compétences de recherche intégrées pour les principales bases de données.
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.