O que autoresearch faz?
Loop de iteração autônoma: modificar, verificar, manter/descartar com base em qualquer métrica
Loop de iteração autônoma: modificar, verificar, manter/descartar com base em qualquer métrica
O skill 'autoresearch' fornece um loop de iteração autônomo que permite modificar, verificar e manter ou descartar alterações com base em qualquer métrica definida. Isso é útil para desenvolvedores e agentes de IA que precisam de um processo automatizado de refinamento contínuo, como otimização de parâmetros, ajuste de código ou testes A/B. O skill funciona com plataformas como Claude Code, Cursor e Codex, executando um ciclo de modificação, verificação e decisão (keep/discard) com base em uma métrica de desempenho fornecida pelo usuário. Ele é ideal para tarefas onde a melhoria iterativa é crítica, como ajuste de hiperparâmetros, otimização de consultas ou refinamento de prompts de IA.
npx skills add https://github.com/uditgoenka/autoresearch/tree/main/skills/autoresearchInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Loop de iteração autônoma: modificar, verificar, manter/descartar com base em qualquer métrica
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.