Habilidades de código aberto para Codex criarem perguntas de avaliação alinhadas ao aprendizado e gerarem feedback escalonado para alunos.
Este conjunto de habilidades open-source para Codex foca na criação de avaliações educacionais e feedback personalizado. Ele permite que agentes de IA gerem automaticamente perguntas de avaliação que estejam alinhadas com os objetivos de aprendizagem definidos, garantindo que o conteúdo seja relevante e eficaz para a medição do conhecimento. Além disso, a habilidade é capaz de produzir feedback escalonado (scaffolded feedback), que fornece dicas e orientações progressivas aos alunos, ajudando-os a compreender seus erros e a avançar no aprendizado. Suportado primariamente pela plataforma Codex da OpenAI, este skill é útil para educadores, instrutores e desenvolvedores que desejam automatizar a criação de questionários e oferecer suporte personalizado aos alunos. A implementação é baseada em prompts e instruções que guiam o modelo de linguagem a gerar as avaliações e o feedback de forma consistente, a partir de um repositório no GitHub.
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Habilidades de código aberto para Codex criarem perguntas de avaliação alinhadas ao aprendizado e gerarem feedback escalonado para alunos.
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.