Que fait reproproof-skill ?
Une compétence légère et portable pour auditer les affirmations de recherche, les limites des preuves et la préparation à la reproductibilité.
Une compétence légère et portable pour auditer les affirmations de recherche, les limites des preuves et la préparation à la reproductibilité.
Cette compétence d'agent légère et portable, nommée reproproof-skill, est conçue pour aider les chercheurs, les développeurs et les utilisateurs d'agents IA à auditer rigoureusement les affirmations de recherche, les limites des preuves et la préparation à la reproductibilité. Elle fonctionne comme un outil intégré qui peut être utilisé avec des agents comme Claude Code, Cursor ou Codex pour analyser les articles scientifiques, les dépôts de code et les jeux de données. En décomposant chaque affirmation, en vérifiant les sources de preuves et en évaluant la reproductibilité des résultats, cette compétence permet d'identifier les lacunes dans les preuves, les biais potentiels et les problèmes de reproductibilité. Utile pour les revues systématiques, les examens de codes ou la validation de travaux antérieurs, elle rend le processus d'audit plus automatisé et fiable, en s'appuyant sur des métriques et des directives claires pour guider l'utilisateur.
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Une compétence légère et portable pour auditer les affirmations de recherche, les limites des preuves et la préparation à la reproductibilité.
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.