O que research-project-docs-agent-skill faz?
Habilidade entre agentes para inicializar repositórios de pesquisa com documentação ciente de evidências, logs de experimentos reproduzíveis, regras de escopo seguras e integração guiada do projeto.
Habilidade entre agentes para inicializar repositórios de pesquisa com documentação ciente de evidências, logs de experimentos reproduzíveis, regras de escopo seguras e integração guiada do projeto.
Esta habilidade permite que agentes de IA (como Claude Code, Cursor ou Codex) configurem repositórios de pesquisa com uma estrutura padronizada e baseada em evidências. Ela foca em criar documentação que registre explicitamente as fontes e o raciocínio por trás de cada decisão, garantindo rastreabilidade completa. Além disso, a habilidade automatiza a criação de logs de experimentos de forma reproduzível, facilitando a replicação futura dos resultados. Com regras de escopo seguras e um processo de onboarding guiado, ela ajuda a manter o foco do projeto e acelera a integração de novos colaboradores.
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Habilidade entre agentes para inicializar repositórios de pesquisa com documentação ciente de evidências, logs de experimentos reproduzíveis, regras de escopo seguras e integração guiada do projeto.
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.