Automatize a revisão e revisão de artigos de pesquisa durante a noite usando fluxos de trabalho Markdown leves e sem framework, compatíveis com vários agentes de IA.
Esta skill permite que desenvolvedores e pesquisadores automatizem o processo de revisão de artigos de pesquisa e geração de revisões durante a noite, utilizando fluxos de trabalho Markdown leves e sem framework. O principal benefício é a economia de tempo, já que o agente de IA (como Claude Code, Cursor, Codex, etc.) pode trabalhar de forma autônoma enquanto o usuário dorme. A skill é compatível com múltiplos agentes de IA, não exigindo frameworks específicos, apenas a estrutura Markdown fornecida no repositório. Basicamente, o usuário prepara um artigo em Markdown, define as instruções de revisão, e o agente executa a tarefa automaticamente, gerando um novo documento com as alterações sugeridas. É útil para pesquisadores que precisam revisar muitos artigos, estudantes que querem feedback rápido, ou qualquer pessoa que lida com análise de documentos acadêmicos. O processo é simples: clone o repositório, configure o artigo e as instruções no arquivo Markdown, ative o agente, e ele fará o trabalho pesado durante a noite.
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Automatize a revisão e revisão de artigos de pesquisa durante a noite usando fluxos de trabalho Markdown leves e sem framework, compatíveis com vários agentes de IA.
Fonte: https://github.com/Unimposing-electroscope363/Auto-claude-code-research-in-sleep
Descoberto durante a caça diária de skills de agente no awesomeskills.dev.
Notion CLI/API for pages, Markdown content, data sources, files, comments, search, Workers, and raw API calls.
The agent engineering platform.
Use this skill when the user requests to generate, create, or produce podcasts from text content. Converts written content into a two-host conversational podcast audio format with natural dialogue.
Analyze and optimize tweets for maximum reach using Twitter's open-source algorithm insights. Rewrite and edit user tweets to improve engagement and visibility based on how the recommendation system ranks content.
Extracts and analyzes competitors' ads from ad libraries (Facebook, LinkedIn, etc.) to understand what messaging, problems, and creative approaches are working. Helps inspire and improve your own ad campaigns.
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