skill-quant-research-replication は何をしますか？
量的研究の再現ワークフローのためのCodexスキル。
量的研究の再現ワークフローのためのCodexスキル。
このスキルは、Codexエージェントが量的研究（クオンツ・リサーチ）の再現ワークフローを効率的に実行できるように設計されています。株式市場のデータ分析、統計モデルの検証、バックテストといった一連のプロセスを自動化し、研究者や開発者が過去の研究結果を正確に再現したり、新たな仮説をテストする際の手間を大幅に削減します。主にCodexプラットフォーム上で動作し、PythonスクリプトやJupyter Notebookの生成・実行をサポートすることで、データの前処理から結果の可視化までのエンドツーエンドのパイプラインを提供します。これにより、再現性の高い定量分析が可能となり、学術研究や実務における一貫性と信頼性の向上に貢献します。
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量的研究の再現ワークフローのためのCodexスキル。
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.