O que skill-serenity-research-model faz?
Habilidade de agente portátil para reconstruir a lógica de pesquisa de investimentos públicos estilo Serenity a partir de evidências do X/Twitter.
Habilidade de agente portátil para reconstruir a lógica de pesquisa de investimentos públicos estilo Serenity a partir de evidências do X/Twitter.
Esta habilidade permite que agentes de IA (como Claude Code, Cursor ou Codex) repliquem o processo de pesquisa de investimentos públicos conhecido como 'estilo Serenity', utilizando postagens do X/Twitter como fonte primária de evidências. Ela é útil para analistas e desenvolvedores que desejam automatizar a coleta e estruturação de insights de mercado a partir de redes sociais, reduzindo o viés e aumentando a consistência da análise. A habilidade suporta plataformas que aceitam instruções em markdown e pode ser integrada a fluxos de trabalho de agentes. Seu funcionamento baseia-se na extração de argumentos, citações e contraposições das postagens, organizando-os em um modelo lógico de decisão de investimento, sem exigir chaves de API externas.
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Habilidade de agente portátil para reconstruir a lógica de pesquisa de investimentos públicos estilo Serenity a partir de evidências do X/Twitter.
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.