Las revisiones de resultados llevan tiempo porque los datos están dispersos entre informes regulatorios, estimaciones, noticias y transcripciones. Esta skill recopila datos de Longbridge y los convierte en avances, resúmenes e informes en Markdown.

El análisis de opciones y warrants requiere datos de contratos, griegas, volatilidad y contexto de liquidez. Esta skill guía a Claude, Codex y Claude Code a través de flujos de trabajo de Longbridge para obtener resúmenes claros de derivados.

Los inversores necesitan contexto de mercado actualizado sin mezclar noticias, presentaciones y discusiones en un único feed sin procesar. Este skill utiliza fuentes de Longbridge para clasificar eventos, resumir presentaciones ante la SEC y responder preguntas básicas sobre reglas de mercado.

El trabajo de reproducción de IA a menudo se estanca cuando los comandos y los puntos de entrada no están claros. Esta habilidad analiza la evidencia del repositorio y devuelve un plan de reproducción conservador.

La reproducción de repositorios de IA a menudo se bloquea cuando los archivos README omiten un detalle crítico del artículo. Esta skill acota la pregunta, verifica fuentes primarias del artículo y registra conflictos sin reemplazar la guía del README.

El trabajo de reproducción necesita evidencia clara de un comando seleccionado. Esta skill ejecuta un comando breve documentado y escribe archivos de salida estandarizados.

Los equipos de investigación necesitan ejecuciones exploratorias que no contaminen las líneas base de confianza. Esta skill planifica barridos acotados de variantes, clasifica candidatos y presenta los resultados como evidencia limitada.

La reproducción de investigaciones suele fallar cuando los agentes omiten evidencia, ejecutan comandos amplios o alteran el protocolo. Esta skill guía a Claude, Codex y Claude Code a través de una reproducción basada primero en el README con resultados auditables.

Los equipos de investigación necesitan formas disciplinadas de probar ideas candidatas sin exagerar los resultados. Esta habilidad estructura la búsqueda de fuentes, la clasificación de ideas, las ejecuciones acotadas y los resultados auditables.

Los equipos pierden tiempo comparando listas de eventos desactualizadas y directorios de ferias comerciales incompletos. Esta skill investiga ferias actuales, compara opciones y convierte el descubrimiento de eventos en una lista práctica de candidatos.

Los usuarios de NotebookLM necesitan una forma fiable de encontrar, registrar y consultar cuadernos guardados desde Claude Code. Esta skill enruta las solicitudes de cuadernos mediante automatización de Chrome y mantiene un registro local de cuadernos.

La investigación web compleja puede volverse dispersa y difícil de verificar. Esta skill planifica subtemas, delega búsquedas y sintetiza hallazgos citados en una respuesta clara.

Las páginas web suelen incluir navegación, anuncios y texto de diseño que desperdician tokens. Esta habilidad usa Defuddle CLI para extraer Markdown más limpio para Claude, Codex y Claude Code.

Los envíos académicos suelen fallar porque las reglas de formato varían según la revista o conferencia. Esta skill proporciona plantillas, requisitos y ejemplos para una preparación más rápida.

La investigación de patentes y marcas registradas a menudo requiere varias fuentes de datos de la USPTO. Esta skill ofrece a Claude, Codex y Claude Code flujos de trabajo enfocados para la investigación con la API de la USPTO.

La planificación temprana de investigación suele estancarse cuando los equipos dependen de supuestos familiares. Esta skill guía una lluvia de ideas científica estructurada para revelar nuevos enfoques, métodos y vacíos de investigación.

Las búsquedas de literatura actual pueden ser lentas y difíciles de verificar. Esta skill usa acceso de OpenRouter a los modelos Perplexity Sonar para encontrar fuentes académicas, resumir hallazgos y devolver citas.

La programación cuántica requiere un diseño cuidadoso de circuitos, selección de backend y análisis de resultados. Esta skill guía a Claude, Codex y Claude Code a través de flujos de trabajo prácticos de Qiskit para simuladores y hardware de IBM Quantum.

La investigación a menudo necesita fuentes actuales más allá de la fecha de corte de un modelo. Esta skill ejecuta búsquedas de Perplexity mediante OpenRouter y devuelve respuestas fundamentadas con citas.

Los proyectos de aprendizaje automático cuántico requieren elegir cuidadosamente circuitos, optimizadores y backends. Esta skill proporciona patrones de PennyLane para simulación, entrenamiento, química y acceso a hardware.