O que xie-saining-habilidades-de-pesquisa-acadêmica faz?
Habilidade de agente de IA para refinamento de gosto em pesquisa, formulação de problemas, experimentos, narrativa de artigos e pensamento baseado em modelo de mundo.
Habilidade de agente de IA para refinamento de gosto em pesquisa, formulação de problemas, experimentos, narrativa de artigos e pensamento baseado em modelo de mundo.
Esta habilidade capacita agentes de IA a atuarem como assistentes de pesquisa acadêmica, focando em cinco áreas principais: desenvolver 'gosto de pesquisa' (capacidade de discernir problemas relevantes e impactantes), enquadrar problemas de forma clara e precisa, projetar e executar experimentos de forma sistemática, construir narrativas convincentes para artigos científicos, e adotar uma mentalidade de 'modelo de mundo' para pensar holisticamente sobre as implicações e conexões entre diferentes áreas. É especialmente útil para estudantes de doutorado, pesquisadores e cientistas que desejam usar agentes de IA para acelerar seu processo de pesquisa, desde a ideação até a comunicação dos resultados. A habilidade funciona orientando o agente a seguir princípios e heurísticas de pesquisa, como a identificação de 'buracos' na literatura, a formulação de hipóteses testáveis, e a estruturação de experimentos com métricas claras. Suporta plataformas como Claude Code, Cursor e Codex, e se baseia em um conjunto de diretrizes (SKILL.md) que definem o comportamento do agente.
npx skills add ky-ji/xie-saining-research-taste-skillsInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Habilidade de agente de IA para refinamento de gosto em pesquisa, formulação de problemas, experimentos, narrativa de artigos e pensamento baseado em modelo de mundo.
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.