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lyx2022518/sherlock-ai-plugin

🛠️ Transforme artigos de pesquisa em código executável com o Sherlock AI Plugin, sua ferramenta essencial para revisão de literatura e implementação eficientes.

O que é sherlock-ai-plugin?

O Sherlock AI Plugin é uma ferramenta projetada para auxiliar desenvolvedores e pesquisadores na tradução de artigos de pesquisa acadêmica em código executável. Ele acelera o processo de revisão de literatura ao extrair metodologias, algoritmos e resultados de artigos e convertê-los em implementações práticas. Suportado em plataformas como Claude Code, Cursor e Codex, o plugin funciona analisando o conteúdo do artigo e gerando esboços de código, diagramas e resumos que facilitam a compreensão e replicação dos experimentos. Com ele, é possível reduzir significativamente o tempo entre a leitura de um artigo e sua aplicação em projetos reais, automatizando tarefas repetitivas de implementação.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add lyx2022518/sherlock-ai-plugin

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Documentação

O que sherlock-ai-plugin faz?

🛠️ Transforme artigos de pesquisa em código executável com o Sherlock AI Plugin, sua ferramenta essencial para revisão de literatura e implementação eficientes.

Funcionalidades

  • Extração de métodos: Identifica e extrai algoritmos, fórmulas e metodologias de artigos PDF.
  • Geração de código: Converte descrições textuais em esboços de código em Python, Julia ou MATLAB.
  • Resumo inteligente: Cria resumos concisos com foco em partes implementáveis.
  • Suporte a múltiplos formatos: Aceita PDF, HTML e links do arXiv.

Como usar

  1. Forneça o link ou arquivo do artigo.
  2. O plugin analisa o conteúdo e identifica seções relevantes.
  3. Gera código executável baseado nos métodos descritos.
  4. Você pode revisar, modificar e executar o código gerado.

Exemplo

$ sherlock-analyze https://arxiv.org/abs/1234.5678

Isso produzirá:

  • Um resumo do artigo em português.
  • Esboço de código para o método principal.
  • Diagrama do pipeline experimental.

Requisitos

  • Acesso à internet para baixar artigos.
  • Ambiente Python 3.8+ para executar código gerado.

Licença

MIT

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