autonomous-research-orchestrator は何をしますか？
ローカルファーストのCodexスキル：長期的な実証研究のためのBrain–Lunaオーケストレーション、制限付き実験、永続状態、およびコンテキストロールオーバー。
Codexスキル：長期的な実証研究のためのローカルファーストのオーケストレーションツール。Brain-Luna連携、制限付き実験、永続状態、コンテキストロールオーバーを実現します。
このスキルは、Codexエージェントを使用して長期間にわたる実証研究を自律的に実行するためのフレームワークです。Brain-Lunaアーキテクチャに基づき、研究の計画、実験の実行、結果の追跡を管理します。主な機能として、トークン数や時間で制限された「バウンデッド実験」、ファイルベースの「永続状態」による進捗状況の保存、およびコンテキストウィンドウを超えた場合の「コンテキストロールオーバー」をサポートします。これにより、研究者は手動介入を最小限に抑えながら、大規模で複雑な研究プロジェクトを効率的に遂行できます。
npx skills add PilgrimCh/autonomous-research-orchestratorInstalled? 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 →
ローカルファーストのCodexスキル：長期的な実証研究のためのBrain–Lunaオーケストレーション、制限付き実験、永続状態、およびコンテキストロールオーバー。
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.