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de auto-empirical-research-skills1,840
Une collection de 31 compétences de recherche bibliographique spécifiques aux bases de données (guides arXiv, PubMed, OpenAlex, IEEE, Google Scholar) pour découvrir, interroger et récupérer des p
Fournit un catalogue de 31 compétences de recherche bibliographique/base de données couvrant arXiv, PubMed/Europe PMC, OpenAlex, IEEE Xplore, les techniques Google Scholar et d'autres sources académiques. Chaque sous-compétence contient des détails d'API, la syntaxe des requêtes et des conseils pour les rapports groupés ou les flux de recherche systématiques. La compétence parente fait office de routeur vers les compétences de base de données individuelles.
Lorsque vous devez trouver des articles académiques, créer des stratégies de recherche reproductibles pour des revues systématiques, télécharger des métadonnées en lot ou effectuer des recherches croisées dans plusieurs bases de données pour une recherche empirique. Idéal pour les chercheurs préparant des revues de littérature ou une collecte de données reproductibles.
Idéalement utilisé avec des agents capables de suivre les liens de compétences internes et de charger les fichiers SKILL.md des sous-compétences ; utile sur de nombreux environnements d'exécution d'agents prenant en charge la navigation dans le dépôt.
Compétence hub/index pointant vers 31 sous-compétences de recherche bibliographique spécifiques aux bases de données. Aucun script inclus — purement une liste de répertoires avec déclencheurs et liens. Le fichier SKILL.md est bien organisé sous forme de table de recherche mais ne fournit aucune fonctionnalité directe lui-même ; toute la valeur est déléguée aux sous-compétences. Propre d'un point de vue sécurité, sans contenu exécutable.
Ceci est une méta-compétence : un index qui oriente vers l'une des 31 sous-compétences. Le modèle de hub est raisonnable, mais la compétence elle-même fournit des instructions minimales au-delà de "choisissez-en une et lisez-la". La sécurité est clean puisqu'il n'y a pas de contenu exécutable. Le score de qualité/architecture serait plus élevé si elle fournissait plus de conseils sur la compétence à sélectionner en fonction du contexte de l'utilisateur.
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