O que MatClaw faz?
MatClaw é uma biblioteca de ferramentas e habilidades para agentes de IA no domínio da pesquisa de materiais.
MatClaw é uma biblioteca de ferramentas e habilidades para agentes de IA no domínio da pesquisa de materiais.
MatClaw é uma biblioteca de ferramentas e habilidades projetada para capacitar agentes de IA a realizar tarefas na área de pesquisa de materiais. Ela fornece um conjunto de funções especializadas e habilidades pré-definidas que permitem que agentes como Claude Code, Cursor, Codex e outros interajam com dados, simulações e fluxos de trabalho de ciência dos materiais. A biblioteca abstrai a complexidade de acessar bancos de dados de materiais, executar cálculos de primeiros princípios e analisar propriedades cristalinas. Ao usar MatClaw, agentes de IA podem automatizar tarefas comuns de pesquisa, como busca de estruturas cristalinas, cálculo de propriedades eletrônicas e visualização de resultados, acelerando significativamente o ciclo de descoberta de materiais. A estrutura modular permite fácil extensão com novas ferramentas e suporte para diferentes plataformas de agentes de IA.
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MatClaw é uma biblioteca de ferramentas e habilidades para agentes de IA no domínio da pesquisa de materiais.
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.