O que Scholarium faz?
Projeto assistente de pesquisa para descoberta acadêmica e fluxos de trabalho de conhecimento.
Projeto assistente de pesquisa para descoberta acadêmica e fluxos de trabalho de conhecimento.
Scholarium é um assistente de pesquisa focado em descoberta acadêmica e fluxos de trabalho de conhecimento. Ele ajuda pesquisadores e estudantes a encontrar, organizar e explorar literatura acadêmica de forma eficiente, integrando-se a ferramentas como Claude Code, Cursor e Codex. O projeto utiliza técnicas de processamento de linguagem natural para extrair insights de artigos, gerenciar referências e automatizar tarefas repetitivas de pesquisa, como busca por palavras-chave, sumarização de textos e conexão entre fontes relevantes. Suporta múltiplas plataformas de agentes de IA, tornando-se um recurso versátil para quem deseja acelerar o ciclo de revisão bibliográfica e produção de conhecimento científico.
npx skills add saivivekduvva/ScholariumInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Projeto assistente de pesquisa para descoberta acadêmica e fluxos de trabalho de conhecimento.
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.