implement-paper は何をしますか?
研究論文をインタラクティブなmarimoノートブックとしてユーザーと共に実装します。まずユーザーが何を探求したいのかを理解し、alphaxivを介して論文を取得し、その後、焦点を絞ったノートブックを構築します。
研究論文をインタラクティブなmarimoノートブックとしてユーザーと共に実装します。ユーザーの探求したい内容を理解し、alphaxivを介して論文を取得し、焦点を絞ったノートブックを構築します。
このスキルは、研究論文をインタラクティブなmarimoノートブックとして実装するためのAIエージェントスキルです。ユーザーが探求したいトピックを理解した後、alphaxivツールを使ってArXivから論文を自動的に取得し、その内容を元に動作可能で焦点を絞ったノートブックを構築します。AIエージェントはユーザーと対話しながら、論文の背景、数式の解釈、実装手順をノートブック内に整理し、コードセルやMarkdownセルとして可視化します。このスキルは主にClaude CodeやCodexなどのAIエージェントプラットフォームで利用でき、研究者や開発者が新しいアイデアを素早くプロトタイピングし、実験結果を共有可能な形式に変換するのに役立ちます。alphaxivによる論文取得、マークダウンでの説明記述、Pythonコードの自動生成を組み合わせることで、論文の再現実装を効率的に行える点が特徴です。
npx skills add https://github.com/marimo-team/skills/tree/main/skills/implement-paperInstalled? 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 →
研究論文をインタラクティブなmarimoノートブックとしてユーザーと共に実装します。まずユーザーが何を探求したいのかを理解し、alphaxivを介して論文を取得し、その後、焦点を絞ったノートブックを構築します。
This repo contains 7 individual skills — each has its own dedicated page.
Add "Open in molab" badge(s) linking to marimo notebooks. Works with READMEs, docs, websites, or any markdown/HTML target.
Generate anywidget components for marimo notebooks.
Convert a Jupyter notebook (.ipynb) to a marimo notebook (.py).
An opintionated skill to prepare a marimo notebook to make it ready for a scheduled run.
Write a marimo notebook in a Python file in the right format.
Convert a Streamlit app to a marimo notebook
Check if a marimo notebook is compatible with WebAssembly (WASM) and report any issues.
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.