O que AI-research-feedback faz?
Uma coleção de habilidades do Claude Code para revisão de pesquisas acadêmicas. Essas ferramentas foram desenvolvidas por Claes Bäckman.
Uma coleção de habilidades do Claude Code para revisão de pesquisas acadêmicas. Essas ferramentas foram desenvolvidas por Claes Bäckman.
O claesbackman/AI-research-feedback é um conjunto de habilidades especializadas para o Claude Code, voltado para revisão de pesquisas acadêmicas. Ele ajuda pesquisadores, estudantes e profissionais a analisar artigos, identificar pontos fortes e fracos, sugerir melhorias e fornecer feedback estruturado de forma automatizada. Suportado pela plataforma Claude Code, cada habilidade foi projetada para atuar em diferentes aspectos da revisão, como clareza, metodologia, referências ou consistência lógica. O usuário pode invocar as habilidades diretamente no chat do Claude Code, e elas interpretam o texto do artigo ou trecho fornecido, aplicam heurísticas acadêmicas e geram um relatório conciso. Isso acelera o processo de peer review, reduz a carga manual e mantém altos padrões de qualidade acadêmica.
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Uma coleção de habilidades do Claude Code para revisão de pesquisas acadêmicas. Essas ferramentas foram desenvolvidas por Claes Bäckman.
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.