O que NEON-Data-Skills faz?
Tutoriais auto-dirigidos que revisam conceitos-chave de alfabetização de dados e habilidades de análise de dados. Materiais publicados podem ser encontrados em:
Tutoriais auto-dirigidos que revisam conceitos-chave de alfabetização de dados e habilidades de análise de dados. Materiais publicados podem ser encontrados em:
Esta habilidade fornece uma coleção de tutoriais auto-dirigidos focados em alfabetização de dados e habilidades de análise de dados, desenvolvidos pelo programa NEON (National Ecological Observatory Network) da NSF. Ela é projetada para ajudar pesquisadores, estudantes e profissionais a desenvolver competências fundamentais em manipulação, visualização e interpretação de dados ecológicos e ambientais. A habilidade é útil para quem deseja aprender ou revisar conceitos como séries temporais, dados espaciais, estatística básica e práticas de ciência de dados abertos, com exemplos práticos em R e Python. Suporta plataformas de desenvolvimento como RStudio e Jupyter Notebooks, e funciona através de materiais publicados em repositórios online, permitindo que os usuários sigam os tutoriais no seu próprio ritmo.
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Tutoriais auto-dirigidos que revisam conceitos-chave de alfabetização de dados e habilidades de análise de dados. Materiais publicados podem ser encontrados em:
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.