O que daily-research-papers faz?
Um artigo de IA por dia — resumos e habilidades para agentes de codificação.
Um artigo de IA por dia — resumos e habilidades para agentes de codificação.
Este skill, Ar9av/daily-research-papers, fornece um novo artigo de pesquisa em inteligência artificial todos os dias, acompanhado de um resumo e de habilidades práticas para agentes de codificação (como Claude Code, Cursor ou Codex). Ele foi projetado para desenvolvedores e pesquisadores que desejam se manter atualizados sobre os avanços mais recentes em IA, enquanto integram esse conhecimento diretamente em seus fluxos de trabalho de desenvolvimento. O skill extrai automaticamente as principais contribuições de cada artigo e as transforma em instruções acionáveis para agentes de IA, permitindo que eles implementem ou experimentem rapidamente novas técnicas. Suporta diversos agentes de codificação e ferramentas de desenvolvimento, garantindo que o aprendizado seja imediatamente aplicável. Ao combinar curadoria diária com habilidades para agentes, ele acelera a adoção de pesquisas de ponta em projetos reais, economizando tempo e esforço na busca e interpretação de artigos.
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Um artigo de IA por dia — resumos e habilidades para agentes de codificação.
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.