Litminer é uma skill orientada a Agentes de IA para obtenção de informações de literatura científica. Ela fornece uma base reutilizável, rastreável e verificável para descoberta e processamento de artigos, permitindo que Agentes como Claude Code e Codex não precisem depender apenas de WebSearch/WebFetch genéricos para tarefas de pesquisa acadêmica.
Litminer é uma skill especializada para Agentes de IA no domínio da pesquisa científica, projetada para extrair, organizar e validar informações de literatura acadêmica. Ela oferece uma camada de abstração reutilizável e verificável para descoberta e processamento de artigos, eliminando a necessidade de Agentes como Claude Code, Codex ou Cursor dependerem exclusivamente de ferramentas genéricas de busca e extração da web. Sua utilidade central reside em fornecer um fluxo de trabalho estruturado e rastreável para consultas a bases de dados acadêmicas, garantindo que as referências e dados obtidos sejam precisos e auditáveis. A skill funciona integrando-se a APIs de repositórios científicos e implementando mecanismos de validação de metadados, permitindo que desenvolvedores e pesquisadores automatizem a coleta de citações, resumos e informações de publicações de forma confiável e eficiente.
npx skills add xqy272/LitminerInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Litminer é uma skill orientada a Agentes de IA para obtenção de informações de literatura científica. Ela fornece uma base reutilizável, rastreável e verificável para descoberta e processamento de artigos, permitindo que Agentes como Claude Code e Codex não precisem depender apenas de WebSearch/WebFetch genéricos para tarefas de pesquisa acadêmica.
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.