O que etude faz?
Teste empiricamente habilidades de agentes de codificação de IA reproduzindo-as em seu trabalho real passado.
Teste empiricamente habilidades de agentes de codificação de IA reproduzindo-as em seu trabalho real passado.
O Etude é uma ferramenta projetada para desenvolvedores e agentes de IA que trabalham com plataformas como Claude Code, Cursor ou Codex. Ele permite testar empiricamente habilidades (skills) de agentes de codificação, reproduzindo-as em cenários baseados em commits reais do seu histórico de trabalho. Em vez de depender de avaliações artificiais ou benchmarks genéricos, o Etude usa seus dados de desenvolvimento anteriores (como diffs de commits) para medir como uma skill se comportaria quando aplicada a problemas que você já resolveu. Isso ajuda a validar rapidamente se uma skill é robusta, eficiente e alinhada com suas práticas de codificação. A ferramenta funciona capturando o contexto de um commit (arquivos alterados, mensagem de commit e diff), executando a skill nesse contexto e comparando o resultado esperado. É particularmente útil para desenvolvedores que desejam iterar e refinar skills de agentes de IA de forma confiável, baseada em dados reais.
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Teste empiricamente habilidades de agentes de codificação de IA reproduzindo-as em seu trabalho real passado.
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.