Compétence pour agent Claude en recherche opérationnelle : formulation LP/MIP, flux réseau, ordonnancement, files d'attente, gestion des stocks, simulation et modèles de Markov — résolus en Python (PuLP · Pyomo · SciPy · OR-Tools · NetworkX).
Cette compétence transforme Claude en un assistant spécialisé en recherche opérationnelle. Elle permet de formuler et résoudre des problèmes d'optimisation linéaire (LP) et en nombres entiers (MIP), des problèmes de flux réseau, d'ordonnancement, de files d'attente, de gestion des stocks, de simulation et de modèles de Markov. L'utilisateur peut décrire le problème en langage naturel et Claude génère automatiquement le code Python approprié en utilisant des bibliothèques reconnues comme PuLP, Pyomo, SciPy, OR-Tools et NetworkX. La compétence est particulièrement utile pour les ingénieurs décideurs, les data scientists et les chercheurs qui souhaitent modéliser et résoudre rapidement des problèmes opérationnels complexes sans écrire manuellement les modèles mathématiques et le code d'optimisation. Fonctionnant avec Claude (Desktop, Web, API), elle s'appuie sur un prompt systématique qui guide l'agent dans la construction de modèles OR précis, la sélection des solveurs adaptés et l'interprétation des résultats.
npx skills add ShayanDarabi/operations-research-skillInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Compétence pour agent Claude en recherche opérationnelle : formulation LP/MIP, flux réseau, ordonnancement, files d'attente, gestion des stocks, simulation et modèles de Markov — résolus en Python (PuLP · Pyomo · SciPy · OR-Tools · NetworkX)
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.