学術論文を詳細かつ深く分析するための汎用LLMエージェントスキルです。
このスキル「academic-paper-professor」は、LLMエージェント（Claude Code、Cursor、Codexなど）上で動作し、あらゆる学術論文の徹底的な分析を支援します。ユーザーが論文のテキストやPDFを提供すると、スキルは背景、方法論、結果、考察などのセクションごとに詳細な解説を行い、数式や図表の解釈、関連研究との比較、研究の意義や限界の評価までカバーします。特に、研究の文脈を理解し、専門用語を平易に説明しながら、批判的な視点での深掘りを可能にします。論文を読む際の時間を大幅に節約し、理解を深めたい研究者や学生にとって有用です。
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任意の論文を詳細かつ深く分析するための汎用LLMエージェントスキルです。
このスキルは、学術論文の内容を多角的に分析し、理解を助けるために設計されています。論文のPDFやテキストを入力として受け取り、背景、手法、結果、考察などの各セクションを詳細に解説します。数式や図表の解釈、最新の関連研究との比較、研究の意義や限界についての批判的分析も提供します。
分析したい論文のテキストまたはPDFパスをエージェントに渡すだけで、自動的に構造化された分析を行います。
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.