論文分析RAGシステム。マルチツールエージェントワークフロー、セッションメモリ、LangGraphベースのオーケストレーションを備えています。
このスキルは、学術論文の分析と質問応答のための高度なRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムです。LangGraphでオーケストレーションされたマルチツールエージェントワークフローを採用し、ユーザーは複数のツール（検索、要約、引用抽出など）を組み合わせて論文を深く分析できます。セッションメモリ機能により、会話の文脈を保持しながら連続的な対話が可能で、研究者や開発者が膨大な論文コーパスから効率的に知識を得るのに役立ちます。Claude、Codex、GeminiなどのAIエージェントプラットフォームでの使用を想定しており、GitHubから発見された最先端のAIエージェントオートメーション技術を活用しています。
npx skills add 1186141415/Paper-RAG-Agent-with-LangGraphInstalled? Explore more 研究＆データ分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
論文分析RAGシステム。マルチツールエージェントワークフロー、セッションメモリ、LangGraphベースのオーケストレーションを備えています。
ソース: https://github.com/1186141415/Paper-RAG-Agent-with-LangGraph
過去24時間以内にGitHubリポジトリにプッシュされたエージェントスキル、Claude/Codex/Geminiワークフロー、MCPツール、および関連するAIエージェントオートメーションから発見されました。
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.