O que AutoResearchClaw faz?
Gere artigos de pesquisa de forma autônoma conversando com o OpenClaw, utilizando Python 3.11+, com uma estrutura auto-evolutiva e ampla cobertura de testes.
Gere artigos de pesquisa de forma autônoma conversando com o OpenClaw, utilizando Python 3.11+, com uma estrutura auto-evolutiva e ampla cobertura de testes.
O AutoResearchClaw é uma habilidade (skill) para agentes de IA que permite gerar artigos de pesquisa de forma autônoma e iterativa por meio de uma interface de chat com o assistente OpenClaw. Construído com Python 3.11 ou superior, ele utiliza um framework auto-evolutivo que se adapta e melhora à medida que é utilizado, garantindo a geração de conteúdo acadêmico de qualidade. A habilidade prioriza extensa cobertura de testes para assegurar confiabilidade e precisão nos resultados, sendo ideal para desenvolvedores e pesquisadores que desejam automatizar a criação de documentos acadêmicos. Suporta plataformas como Claude Code e Cursor, integrando-se diretamente ao fluxo de trabalho do usuário para uma experiência contínua e produtiva.
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Gere artigos de pesquisa de forma autônoma conversando com o OpenClaw, utilizando Python 3.11+, com uma estrutura auto-evolutiva e ampla cobertura de testes.
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.