O que NanoResearch faz?
🦞+🔬: NanoResearch: O Assistente de Pesquisa Autônomo com IA
🦞+🔬: NanoResearch: O Assistente de Pesquisa Autônomo com IA
O NanoResearch é um assistente de pesquisa autônomo impulsionado por IA, projetado para automatizar tarefas de descoberta de informações, análise e síntese. Ele permite que pesquisadores, engenheiros e desenvolvedores realizem investigações aprofundadas sobre tópicos complexos sem intervenção manual constante. A ferramenta oferece suporte a diversas plataformas de agentes de IA, como Claude Code, Cursor e Codex, integrando-se a fluxos de trabalho para coletar, processar e resumir dados de forma eficiente. Seu funcionamento baseia-se em etapas de busca estruturada, extração de conteúdo relevante e geração de relatórios concisos, economizando tempo e esforço em pesquisas exploratórias. É particularmente útil para prototipagem rápida, revisão de literatura técnica e preparação de materiais educacionais.
npx skills add OpenRaiser/NanoResearchInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
🦞+🔬: NanoResearch: O Assistente de Pesquisa Autônomo com IA
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.