WorldCupArena は何をしますか？
⚽️🤖 LLMと深層リサーチエージェントの実世界サッカー予測能力をベンチマークします — 「67分に誰が得点するか」といった戦術的な予測から、「誰がワールドカップで優勝するか」といった戦略的な予測までを評価します。
ソース: https://github.com/wzk1015/WorldCupArena
毎日のawesomeskills.devエージェントスキルハントで発見されました。
⚽️🤖 LLMと深層リサーチエージェントの実世界サッカー予測能力をベンチマークします。「67分に誰が得点するか」といった戦術的な予測から、「誰がワールドカップで優勝するか」といった戦略的な予測までを評価します。
WorldCupArenaは、LLM（大規模言語モデル）と深層リサーチエージェントを、実際のサッカーの試合結果予測を通じてベンチマークするためのツールです。このスキルは、「67分に誰がゴールを決めるか」といった細かい戦術的な質問から、「ワールドカップの優勝国はどこか」といった大局的な戦略的予測まで、幅広い予測タスクを評価します。GitHub上で公開されており、開発者やAI研究者が自身のエージェントの推論能力や情報収集能力をスポーツ予測の文脈でテストできるように設計されています。主にClaude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントフレームワークと連携して使用され、リサーチ、データ分析、予測立案といった複合的なタスクをエージェントに課すことで、その実世界での有用性を測定します。
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⚽️🤖 LLMと深層リサーチエージェントの実世界サッカー予測能力をベンチマークします — 「67分に誰が得点するか」といった戦術的な予測から、「誰がワールドカップで優勝するか」といった戦略的な予測までを評価します。
ソース: https://github.com/wzk1015/WorldCupArena
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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.