O que academic-research-skills faz?
Automatize fluxos de trabalho de busca, recuperação e gerenciamento de literatura acadêmica para agentes de LLM usando habilidades de pesquisa integradas para bases de dados importantes.
Automatize fluxos de trabalho de busca, recuperação e gerenciamento de literatura acadêmica para agentes de LLM usando habilidades de pesquisa integradas para bases de dados importantes.
Esta skill capacita agentes de IA (como Claude Code, Cursor ou Codex) a realizar pesquisas acadêmicas de forma autônoma, automatizando a busca, recuperação e gerenciamento de literatura científica em bases de dados como PubMed, arXiv, Semantic Scholar e Crossref. Ela é especialmente útil para desenvolvedores e pesquisadores que precisam integrar descobertas acadêmicas em seus fluxos de trabalho, permitindo que agentes realizem desde a formulação de consultas booleanas até a extração de metadados e download de PDFs. A funcionalidade principal é exposta por meio de comandos estruturados no arquivo SKILL.md, que orientam o agente a interpretar requisições do usuário, conectar-se a APIs de bases de dados, e retornar resultados formatados com citações, resumos e links. Suporta múltiplas plataformas de agentes LLM e utiliza autenticação via chaves de API definidas em variáveis de ambiente. O processo é eficiente para evitar erros de formatação e garantir a integridade dos dados acadêmicos.
npx skills add micrometeoric-eye978/academic-research-skillsInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Automatize fluxos de trabalho de busca, recuperação e gerenciamento de literatura acadêmica para agentes de LLM usando habilidades de pesquisa integradas para bases de dados importantes.
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.