Que fait project-ops-research ?
Une compétence Codex pour la recherche en opérations de projet, la découverte de concurrents, l'analyse SEO, l'analyse des publicités payantes et la stratégie de mise sur le marché.
Une compétence Codex pour la recherche en opérations de projet, la découverte de concurrents, l'analyse SEO, l'analyse des publicités payantes et la stratégie de mise sur le marché.
Cette compétence (skill) pour Codex permet aux développeurs et aux agents IA d'effectuer des recherches approfondies sur les opérations de projet. Elle est particulièrement utile pour analyser l'environnement concurrentiel, découvrir des concurrents directs et indirects, réaliser des audits SEO complets, examiner les stratégies de publicité payante (PPC) et élaborer des plans de mise sur le marché (go-to-market) solides. Le skill s'appuie sur des sources de données en ligne et des API pour collecter des informations, puis les synthétiser dans un format structuré, facilitant la prise de décision stratégique. Il est conçu pour être utilisé avec l'agent Codex, un assistant de codage piloté par l'IA. Grâce à ce skill, les utilisateurs peuvent automatiser des tâches de recherche qui seraient autrement longues et fastidieuses, leur permettant de se concentrer sur les aspects créatifs et stratégiques de leurs projets. En résumé, c'est un outil puissant pour toute équipe souhaitant améliorer sa veille concurrentielle et sa planification stratégique.
npx skills add xtlfl/project-ops-researchInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Une compétence Codex pour la recherche en opérations de projet, la découverte de concurrents, l'analyse SEO, l'analyse des publicités payantes et la stratégie de mise sur le marché.
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.