Que fait codex-research-library ?
Compétence Codex locale pour une recherche multi-agent rigoureuse et une connaissance catégorisée.
Compétence Codex locale pour une recherche multi-agent rigoureuse et une connaissance catégorisée.
Cette compétence Codex, nommée `StepanZagray/codex-research-library`, est conçue pour les développeurs et les utilisateurs d'agents IA qui ont besoin d'effectuer des recherches structurées et multi-agents tout en conservant les connaissances localement. Elle prend en charge la plateforme Codex et se distingue par son approche rigoureuse : elle permet de lancer plusieurs agents en parallèle pour explorer différents aspects d'un sujet, puis de catégoriser et de stocker les résultats dans une bibliothèque de connaissances locale. L'utilisateur peut ainsi interroger cette base de connaissances de manière cohérente, sans dépendre de services cloud externes. La compétence est idéale pour les projets de recherche complexes où la traçabilité et l'organisation des informations sont cruciales.
npx skills add StepanZagray/codex-research-libraryInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Compétence Codex locale pour une recherche multi-agent rigoureuse et une connaissance catégorisée.
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.