O que TensorPM-DesktopSkills faz?
Catálogo de habilidades oficiais do TensorPM Desktop — instaladas sob demanda pelo aplicativo TensorPM Desktop em projetos. Formato Apache-2.0 SKILL.md, esquema de catálogo licenciado MIT.
Catálogo de habilidades oficiais do TensorPM Desktop — instaladas sob demanda pelo aplicativo TensorPM Desktop em projetos. Formato Apache-2.0 SKILL.md, esquema de catálogo licenciado MIT.
Este é o catálogo oficial de habilidades (skills) do TensorPM Desktop, um repositório que contém habilidades pré-definidas que o aplicativo desktop TensorPM instala sob demanda em projetos de desenvolvimento. Cada habilidade segue o formato SKILL.md sob licença Apache-2.0, e o esquema do catálogo é licenciado MIT. O repositório é mantido pela Neo552 e serve como ponto central para distribuição de skills que expandem as capacidades de agentes de IA (como Claude Code, Cursor ou Codex) dentro do ecossistema TensorPM. Útil para desenvolvedores que desejam adicionar funcionalidades específicas a seus projetos de forma modular e padronizada, garantindo compatibilidade com o fluxo de trabalho do TensorPM Desktop.
npx skills add Neo552/TensorPM-DesktopSkillsInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Catálogo de habilidades oficiais do TensorPM Desktop — instaladas sob demanda pelo aplicativo TensorPM Desktop em projetos. Formato Apache-2.0 SKILL.md, esquema de catálogo licenciado MIT.
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.