storm は何をしますか？
完全自律的に再帰的な深層情報調査サイクルを実行する、協調型コンテキスト発見システムです。
完全自律的に再帰的な深層情報調査サイクルを実行する、協調型コンテキスト発見システムです。
stanford-oval/stormは、AIエージェントが完全自律で深層的な情報調査を実行できるように設計された、協調型コンテキスト発見システムです。このスキルは、トピックに関する包括的なレポートや分析を生成するために、再帰的な調査サイクルを繰り返し実行します。複数の検索戦略と情報源を統合し、収集した情報の矛盾やギャップを特定して解消することで、高品質なアウトプットを実現します。主にClaude CodeやCodyなどのコード認識エージェントで利用されることを想定しており、開発者や研究者が自動的に深い知識を獲得・整理するのに役立ちます。
npx skills add stanford-oval/stormInstalled? 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 →
完全自律的に再帰的な深層情報調査サイクルを実行する、協調型コンテキスト発見システムです。
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.