Uma skill para agente Claude que extrai pontos de inovação concretos e implementáveis de múltiplos artigos de Visão Computacional (CV).
Esta skill capacita o Claude a analisar vários artigos de Visão Computacional simultaneamente e extrair ideias inovadoras que são acionáveis e implementáveis. Ideal para pesquisadores e engenheiros de IA que desejam rapidamente identificar contribuições técnicas relevantes, a skill lê os textos completos dos artigos, identifica componentes inovadores, como novas arquiteturas, funções de perda ou técnicas de aumento de dados, e os resume em pontos claros e utilizáveis. Suporta plataformas como o Claude Code e pode ser invocada seguindo as instruções de instalação no repositório original. O processo envolve agrupamento contextual dos artigos, extração estruturada de inovações e apresentação de um relatório conciso, facilitando a aplicação prática em novos projetos ou pesquisas.
npx skills add LavenderMikey/cv-paper-innovation-skillInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Uma skill para agente Claude que extrai pontos de inovação concretos e implementáveis de múltiplos artigos de Visão Computacional.
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.