por K-Dense-AI
pyzotero é um cliente Python para a Zotero Web API v3. Este skill de pyzotero ajuda você a instalar, usar e automatizar fluxos de trabalho da biblioteca: ler, criar, atualizar, excluir, buscar, gerenciar coleções e tags, lidar com anexos e exportar citações. É um guia sólido de pyzotero para Pesquisa Acadêmica e gerenciamento de referências reproduzível.
por K-Dense-AI
paper-lookup é uma skill de busca e recuperação para Pesquisa Acadêmica, ajudando você a encontrar artigos científicos, preprints, citações, correspondências de DOI/PMID, resumos, texto completo e cópias de acesso aberto em 10 bases acadêmicas. Use-a quando precisar localizar a fonte certa primeiro, e não fazer uma busca genérica na web. O guia do paper-lookup aponta para PubMed, PMC, Crossref, OpenAlex, Semantic Scholar, CORE, arXiv, bioRxiv, medRxiv e Unpaywall.
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O scholar-evaluation ajuda a avaliar trabalhos acadêmicos e de pesquisa com pontuação estruturada em formulação do problema, metodologia, análise, redação e prontidão para publicação. Use-o para revisão acadêmica, planejamento de revisões e feedback consistente sobre artigos, propostas, revisões de literatura e outros rascunhos acadêmicos.
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paperzilla é uma skill de chat e CLI para trabalhar com projetos do Paperzilla, recomendações, papers canônicos, resumos em markdown, feedback e exportação de feeds. Use quando precisar de acesso direto aos dados do Paperzilla para Pesquisa Acadêmica, e não apenas de um resumo genérico. Ela ajuda no uso do paperzilla, em tarefas do guia do paperzilla e na geração de saída estruturada.
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A skill de literature-review oferece suporte a fluxos de trabalho sistemáticos de revisão de literatura para Pesquisa Acadêmica, incluindo descoberta de fontes, verificação de citações, síntese temática e saídas refinadas em markdown ou PDF. Use-a para tarefas de guia de literature-review, meta-análises, revisões de escopo e briefs de pesquisa em áreas científicas e técnicas.
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bgpt-paper-search é uma skill focada em pesquisa para encontrar artigos científicos e extrair evidências estruturadas do texto completo, não apenas resumos. Use-a para revisões de literatura, síntese de evidências e comparação de estudos quando você precisar de métodos, tamanho de amostra, resultados quantitativos, scores de qualidade e conclusões.
