O que autoresearch-openclaw faz?
Automatize a otimização de texto com loops orientados por métricas para prompts, documentos e outros arquivos usando OpenClaw
Automatize a otimização de texto com loops orientados por métricas para prompts, documentos e outros arquivos usando OpenClaw
Esta skill permite automatizar o processo de otimização de textos, como prompts, documentações e outros arquivos, utilizando loops iterativos orientados por métricas. Com o suporte da ferramenta OpenClaw, a skill avalia continuamente a qualidade do conteúdo com base em critérios definidos (ex.: clareza, concisão, tom) e ajusta o texto automaticamente até que os objetivos sejam atingidos. É particularmente útil para desenvolvedores e criadores de conteúdo que desejam refinar prompts para modelos de IA, aprimorar documentações técnicas ou padronizar comunicações escritas. A automação reduz o trabalho manual de revisão e garante consistência em larga escala, funcionando de forma integrada com ferramentas de linha de comando e ambientes de desenvolvimento.
npx skills add cinthia26447/autoresearch-openclawInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Automatize a otimização de texto com loops orientados por métricas para prompts, documentos e outros arquivos usando OpenClaw
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.