O que scientific-research-skills faz?
Habilidades e ferramentas para pesquisa científica com agentes de LLM. Fornecido para agentes (como Claude Code, Openclaw) realizarem tarefas de pesquisa científica.
Habilidades e ferramentas para pesquisa científica com agentes de IA.
Este pacote de habilidades oferece um conjunto de ferramentas especializadas para agentes de LLM, como Claude Code e Openclaw, realizarem tarefas de pesquisa científica de forma autônoma. Ele inclui funcionalidades como busca e análise de artigos acadêmicos, formatação de citações, verificação de fatos, visualização de dados e até mesmo geração de seções preliminares de manuscritos. O objetivo é aumentar a produtividade do pesquisador, delegando ao agente tarefas repetitivas ou de curadoria, enquanto mantém o humano no centro da descoberta científica. O skill se integra diretamente ao fluxo de trabalho do agente, usando prompts e comandos pré-definidos que são acionados por solicitações em linguagem natural.
npx skills add jxtse/scientific-research-skillsInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Habilidades e ferramentas para pesquisa científica com agentes de LLM. Fornecido para agentes (como Claude Code, Openclaw) realizarem tarefas de pesquisa científica.
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.