Synthos — Plataforma de pesquisa científica auto-evolutiva. 7 átomos cognitivos + motor de evolução. Totalmente orientado por SKILL.md, zero scripts Python.
Synthos é um sistema operacional cognitivo auto-evolutivo projetado para pesquisa científica. Ele é composto por 7 'átomos cognitivos' fundamentais (como Raciocínio, Memória, Planejamento) e um motor de evolução que permite ao sistema adaptar e melhorar seu próprio comportamento ao longo do tempo. Totalmente impulsionado pelo arquivo SKILL.md, o Synthos não depende de scripts Python tradicionais, sendo puramente declarativo e configurável. Ele funciona como uma plataforma autônoma para agentes de IA, fornecendo uma estrutura para gerenciamento de conhecimento científico, design experimental e descoberta assistida, tudo em um ambiente definido por documentos de habilidade. Isso o torna ideal para desenvolvedores e pesquisadores que desejam construir sistemas de IA adaptáveis e autocorrigíveis para domínios científicos.
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Synthos — Plataforma de pesquisa científica auto-evolutiva / Um sistema operacional cognitivo auto-evolutivo para pesquisa científica. 7 átomos cognitivos + motor de evolução. Totalmente orientado por SKILL.md, zero scripts Python.
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.