O que exam-prep faz?
Habilidade empírica de preparação para exames para o Claude Code. Fusão de frequência de provas anteriores com ênfase do professor para exames STEM de livro fechado.
Habilidade empírica de preparação para exames para o Claude Code. Fusão de frequência de provas anteriores com ênfase do professor para exames STEM de livro fechado.
Esta habilidade para o Claude Code, chamada PHY041/exam-prep, é uma ferramenta empírica de preparação para exames, projetada especificamente para disciplinas STEM (Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática) com provas de livro fechado. Sua funcionalidade principal é combinar dois fatores cruciais para prever quais tópicos têm maior probabilidade de cair na prova: a frequência com que um tópico aparece em provas anteriores (past-paper frequency) e a ênfase que o professor dá a ele durante as aulas (lecturer emphasis). A habilidade utiliza o Claude Code para processar esses dados e gerar um resumo direcionado, ajudando o estudante a otimizar seu tempo de estudo, focando nos conteúdos mais relevantes. Ela é útil para qualquer estudante universitário de áreas STEM que queira uma abordagem mais analítica e baseada em dados para seus estudos, em vez de depender apenas de intuição ou palpites. O funcionamento envolve alimentar o Claude Code com informações sobre provas passadas e anotações de aula, e a habilidade então analisa e cruza esses dados para destacar os tópicos mais importantes.
npx skills add PHY041/exam-prepInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Habilidade empírica de preparação para exames para o Claude Code. Fusão de frequência de provas anteriores com ênfase do professor para exames STEM de livro fechado.
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.