Descoberta de literatura acadêmica como uma Skill — Claude Code · Codex · qualquer agente que carregue SKILL.md. Cinco fontes · quatro níveis · relatório Shadcn em arquivo único.
Esta skill capacita agentes de IA (como Claude Code, Codex ou qualquer agente que suporte SKILL.md) a realizar descoberta de literatura acadêmica de forma estruturada e eficiente. Ela consulta cinco fontes de dados acadêmicos (como arXiv, PubMed, Semantic Scholar, Crossref e OpenAlex), organiza os resultados em quatro níveis de relevância (por exemplo, 'Essencial', 'Importante', 'Interessante' e 'Básico'), e gera um relatório no formato Shadcn UI em um único arquivo HTML. Isso elimina a necessidade de múltiplas ferramentas ou interfaces web, permitindo que o agente busque, filtre e apresente artigos de forma autônoma diretamente no fluxo de trabalho do usuário. É particularmente útil para pesquisadores, estudantes e profissionais que precisam de uma curadoria rápida de literatura sem sair do ambiente de desenvolvimento ou de chat.
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Descoberta de literatura acadêmica como uma Skill — Claude Code · Codex · qualquer agente que carregue SKILL.md. Cinco fontes · quatro níveis · relatório Shadcn em arquivo único.
Fonte: https://github.com/O0000-code/paper-search-pro
Descoberta durante a caça diária de skills em awesomeskills.dev agent-skill hunt.
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.