Pipelines de pesquisa como unidades de execução semântica: cada skill declara entradas/saídas, critérios de aceitação e barreiras de proteção. Metodologia baseada em evidências previne escrita vazia por meio de artefatos intermediários estruturados.
Este pacote de skills transforma pipelines de pesquisa em unidades semânticas de execução, onde cada skill possui entradas e saídas bem definidas, critérios de aceitação e guardrails. Utiliza uma metodologia 'evidência-primeiro' para garantir que o conteúdo produzido seja fundamentado em fontes verificáveis, eliminando generalizações vagas ou escrita sem substância. Ao estruturar artefatos intermediários (como resumos, citações e esboços), o pipeline mantém rastreabilidade e facilita revisões incrementais. Adequado para agentes de IA e assistentes de código como Claude Code, Cursor e Codex, este skill é ideal para equipes que precisam produzir relatórios técnicos, documentação ou literatura acadêmica com rigor factual.
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Pipelines de pesquisa como unidades de execução semântica: cada skill declara entradas/saídas, critérios de aceitação e barreiras de proteção. Metodologia baseada em evidências previne escrita vazia por meio de artefatos intermediários estruturados.
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.