O que plant3d-research-agent faz?
Agente de IA para análise de experimentos com nuvens de pontos 3D de plantas, utilizando RAG, chamada de ferramentas, análise de logs de treinamento, geração de gráficos e relatórios em Markdown.
Agente de IA para análise de experimentos com nuvens de pontos 3D de plantas, utilizando RAG, chamada de ferramentas, análise de logs de treinamento, geração de gráficos e relatórios em Markdown.
Este agente de IA especializado automatiza a análise de experimentos com nuvens de pontos 3D de plantas. Ele combina RAG (Retrieval-Augmented Generation) para consultar conhecimento relevante, chamada de ferramentas para executar tarefas específicas, e análise de logs de treinamento para extrair métricas de desempenho. Além disso, gera gráficos para visualização dos resultados e compila relatórios completos em Markdown, facilitando a documentação e o compartilhamento de descobertas. Suporta plataformas como Claude Code, Cursor e Codex, tornando-se uma ferramenta versátil para pesquisadores e engenheiros que trabalham com dados 3D de plantas. O fluxo de trabalho integra recuperação de informações, execução de scripts e geração de relatórios, tudo em um único agente, aumentando a produtividade e reduzindo o esforço manual na análise de experimentos.
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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.