O que Med-Research-Skill faz?
Repositório do GitHub para drew-young-AI/Med-Research-Skill atualizado no ecossistema de habilidades para agentes.
Repositório do GitHub para drew-young-AI/Med-Research-Skill atualizado no ecossistema de habilidades para agentes.
Esta skill é um repositório do GitHub chamado Med-Research-Skill, mantido por drew-young-AI e atualizado no ecossistema de habilidades para agentes de IA. Ela se destina a auxiliar agentes em tarefas de pesquisa médica, como busca e análise de informações clínicas, resumo de artigos científicos ou recomendações baseadas em evidências. Por estar integrada ao ecossistema de habilidades, pode ser utilizada em plataformas como Claude Code, Cursor ou Codex, seguindo padrões de instalação e configuração comuns. O repositório provavelmente contém prompts, instruções ou scripts que guiam o agente a realizar pesquisas médicas de forma estruturada e confiável.
npx skills add drew-young-AI/Med-Research-SkillInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Repositório do GitHub para drew-young-AI/Med-Research-Skill atualizado no ecossistema de habilidades para agentes.
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.