O que autonomous-research-orchestrator faz?
Uma skill local-first para Codex voltada a pesquisas empíricas de longo horizonte: orquestração Brain–Luna, experimentos limitados, estado persistente e rolagem de contexto.
Uma skill local-first para Codex voltada a pesquisas empíricas de longo horizonte: orquestração Brain–Luna, experimentos limitados, estado persistente e rolagem de contexto.
Esta skill do Codex permite executar pesquisas empíricas de longa duração de forma autônoma e local. Ela orquestra dois agentes principais, 'Brain' e 'Luna', que colaboram para planejar, executar e documentar experimentos. Sua principal vantagem é a capacidade de manter o estado da pesquisa entre execuções, mesmo em contextos limitados, graças a um sistema de rolagem de contexto. Ideal para desenvolvedores e pesquisadores que precisam de um assistente de IA confiável para gerenciar projetos de pesquisa complexos sem depender de serviços em nuvem, a skill utiliza arquivos locais para armazenar o progresso, resultados e decisões, garantindo persistência e transparência.
npx skills add PilgrimCh/autonomous-research-orchestratorInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Uma skill local-first para Codex voltada a pesquisas empíricas de longo horizonte: orquestração Brain–Luna, experimentos limitados, estado persistente e rolagem de contexto.
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.