Habilidade de loop de pesquisa autônomo para IA - modificar, verificar, manter ou descartar, repetir. Escalonamento PIVOT/REFINE, aprendizado entre execuções, funciona com Codex, Claude Code, OpenClaw e qualquer agente.
O `autoresearch-loop` é uma habilidade para agentes de IA que implementa um loop de pesquisa autônomo. Ele permite que o agente modifique, verifique, mantenha ou descarte resultados de forma iterativa, repetindo o processo até atingir um objetivo. A habilidade oferece mecanismos de escalonamento como PIVOT (mudança de direção) e REFINE (refinamento), além de suporte para aprendizado entre diferentes execuções (cross-run learning). É compatível com diversas plataformas de agentes, incluindo Codex, Claude Code, OpenClaw, e qualquer agente que siga o formato de skill. O fluxo de trabalho principal consiste em: realizar uma ação, verificar o resultado, decidir se mantém ou descarta, e repetir com base em critérios de sucesso ou falha. Isso é útil para tarefas de pesquisa, desenvolvimento e solução de problemas que exigem iteração e adaptação contínuas.
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Habilidade de loop de pesquisa autônomo para IA - modificar, verificar, manter ou descartar, repetir. Escalonamento PIVOT/REFINE, aprendizado entre execuções, funciona com Codex, Claude Code, OpenClaw e qualquer agente.
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.
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