Este pacote transfere as partes úteis do estilo de autoaperfeiçoamento do Hermes para habilidades nativas do Codex. Ele não modifica pesos de modelo, construindo um ciclo de aprendizado externo auditável usando habilidades do Codex, arquivos de memória local, resumos de execuções, busca em sessões e automações opcionais.
Esta habilidade para Codex (OpenAI) adapta o conceito de autoaperfeiçoamento do Hermes para um ciclo de aprendizado externo, sem modificar pesos de modelo. Ela permite que o CodeX armazene, busque e reutilize lições aprendidas de sessões anteriores de forma auditável, utilizando arquivos de memória local, resumos de execuções (rollouts) e busca por palavras-chave em sessões passadas. A habilidade é útil para engenheiros que desejam evitar repetir erros, melhorar prompts e padronizar boas práticas ao longo do tempo. Suporta automações opcionais via cron ou hooks do repositório, e é compatível com ambientes que usam skills do Codex, como editor de código ou terminal com acesso ao sistema de arquivos local.
npx skills add boli42338-creator/codex-searching-past-work-capturing-lessons.improving-codex-skills-building-user-modelInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Este pacote transfere as partes úteis do estilo de autoaperfeiçoamento do Hermes para habilidades nativas do Codex. Ele não modifica pesos de modelo. Ele constrói um ciclo de aprendizado externo auditável usando habilidades do Codex, arquivos de memória local, resumos de execuções, busca em sessões e automações opcionais.
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.