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philschmid/self-learning

Générateur autonome de compétences qui apprend de nouvelles technologies à partir du web.

Qu'est-ce que self-learning ?

Ce skill, `philschmid/self-learning`, est un générateur autonome de compétences conçu pour les agents IA comme Claude Code, Cursor ou Codex. Il permet à un agent d'apprendre une nouvelle bibliothèque, framework ou outil en explorant le web de manière autonome. L'agent utilise des outils de recherche web et de navigation pour découvrir, extraire et synthétiser la documentation officielle, les tutoriels et les exemples de code, puis génère un fichier SKILL.md réutilisable qui intègre les connaissances acquises. Ce skill est idéal pour les développeurs qui souhaitent apprendre rapidement une technologie inconnue, qui ont besoin de créer un skill pour un outil non encore documenté, ou qui veulent rechercher et documenter des schémas d'utilisation. Il s'invoque avec la commande `/learn <sujet>` et prend en charge la création de skills enrichis d'exemples concrets. L'objectif est de réduire le temps de recherche manuelle et de fournir une base structurée pour l'utilisation de la technologie cible.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/philschmid/self-learning-skill/tree/main/skills/self-learning

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Documentation

Que fait self-learning ?

Générateur autonome de compétences qui apprend de nouvelles technologies à partir du web. À utiliser lorsque les utilisateurs souhaitent apprendre une nouvelle bibliothèque/framework/outil, ont besoin de créer une compétence pour une technologie inconnue, veulent rechercher et documenter les schémas d'utilisation d'une technologie, ou invoquent avec la commande /learn <sujet>. Ce skill utilise des outils de recherche web et de navigation pour découvrir, extraire et synthétiser la documentation en une compétence réutilisable.

Skills associés

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

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affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

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forrestchang/andrej-karpathy-skills

Agent skill repository discovered by 10x-chat research.

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langgenius/backend-code-review

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.

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