AI研究エージェントGitHub 2026最優秀賞 - 実験計画、テスト、改良を自動化します
このスキルは、AIエージェントが実験設計プロセス全体を自動化するためのツールです。研究者や開発者は、実験の計画立案、テスト実行、結果の分析、そしてそれに基づく改良をエージェントに任せることができます。主にGitHub上での開発環境を想定しており、AIエージェントが自律的に実験を設計・実行・反復することで、効率的な研究開発を支援します。2026年のBest AI Research Agent GitHub賞を受賞したこのスキルは、コード生成やデータ分析などの機能を統合し、手動の実験設計にかかる時間と労力を大幅に削減します。
npx skills add hysohail/agentic-experiment-designerInstalled? 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 →
Best AI Research Agent GitHub 2026 - 実験計画、テスト、改良を自動化
このエージェントスキルは、実験設計のプロセスを自動化します。AIエージェントが実験の計画、テストコードの生成、結果の分析、それに基づく改良を自律的に行います。
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.