research-registry は何をしますか?
発見クローンによって表面化された、調査済みプロジェクト / エージェントスキル / MCPのための中央判断ログ&重複排除レジストリ。各行に1エンティティ:判定、根拠、ルート。
調査したプロジェクト、エージェントスキル、MCPのための中央判断ログ&重複排除レジストリ。発見クローンによって表面化されたエンティティを行ごとに記録:判定、根拠、ルート。
stabyss/research-registryは、AIエージェント(例:Claude Code、Cursor、Codex)のための中央判断ログおよび重複排除レジストリとして機能するスキルです。主な目的は、発見クローンによって収集されたプロジェクト、エージェントスキル、MCP(Model Context Protocol)サーバーなどの各エンティティに対して、一意のレコードを管理することです。各行には、そのエンティティに対する最終的な判定(verdict)、その判断に至った根拠(rationale)、およびエンティティが発見されたルート(route)が含まれます。これにより、重複を防ぎながら、調査結果を一元管理し、後のクエリや分析に利用できるようになります。開発者やAIエージェントユーザーは、このレジストリを使用して、以前の調査結果を参照し、同じプロジェクトやスキルを再調査する手間を省くことができます。
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発見クローンによって表面化された、調査済みプロジェクト / エージェントスキル / MCPのための中央判断ログ&重複排除レジストリ。各行に1エンティティ:判定、根拠、ルート。
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.