create-academic-research は何をしますか？
最先端のファイル、ソース台帳、Wikiメモリ、MCPセットアップ、プロジェクトローカルスキルを備えた、エージェント対応の学術研究リポジトリをスキャフォールドします。
最先端のファイル、ソース台帳、Wikiメモリ、MCPセットアップ、プロジェクトローカルスキルを備えた、エージェント対応の学術研究リポジトリをスキャフォールドします。
このスキルは、AIエージェント（Claude Code、Cursor、Codexなど）が学術研究プロジェクトを効率的に管理・実行できるように設計されたリポジトリテンプレートを生成します。作成されるリポジトリには、最新の研究状況を追跡するSOTA（State-of-the-Art）ファイル、引用や参考文献を管理するソース台帳、Wiki形式のメモリ、MCP（Model Context Protocol）セットアップ、そしてプロジェクト固有のローカルスキルが含まれます。これにより、研究者や開発者は、研究プロセスを自動化・標準化し、エージェントが一貫性を持ってタスクを実行できる環境を迅速に構築できます。主にAIエージェント向けの開発環境で活用され、学術研究の再現性と透明性を向上させます。
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最先端のファイル、ソース台帳、Wikiメモリ、MCPセットアップ、プロジェクトローカルスキルを備えた、エージェント対応の学術研究リポジトリをスキャフォールドします。
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.