Дай на агента си умения

Използвайте, когато имате нужда от помощ с Moyu на френски.

Използвайте, когато имате нужда от помощ с Moyu на японски.

Използвайте, когато имате нужда от помощ с Moyu на корейски.

Използвайте, когато имате нужда от олекотена помощ с Moyu.

>

Използвай, когато основните резултати потвърждават твърдението (claim_supported=yes или partial) и са необходими аблационни изследвания за подаване на научна статия. Codex проектира аблации от гледна точка на рецензент, а CC преглежда осъществимостта и ги имплементира.

Използвай за бързо търсене на една статия чрез оптимизирани за LLM резюмета на AlphaXiv с многостепенно връщане към източника. Подходящо, когато потребителят иска обяснение или резюме на статия, поставя URL адрес на arXiv/AlphaXiv или предоставя само arXiv ID за бързо разбиране – не за широко търсене на литература.

Анализирай резултати от ML експерименти, изчислявай статистики, генерирай сравнителни таблици и прозрения. Използвай, когато потребителят иска да анализира резултати, да сравни данни или да интерпретира експериментални данни.

Търси, изтегляй и резюмирай научни статии от arXiv. Използвай, когато потребителят иска да търси, изтегля или запазва статии от arXiv в локалната библиотека.

Автономно подобрява генерирана статия чрез преглед от GPT-5.4 xhigh, прилагане на корекции и повторно компилиране за два кръга. Използвай, когато потребителят иска итеративно да полира генерирана статия.

Извършва автономен многокръгов цикъл за преглед на изследвания. Многократно преглежда чрез Codex MCP, прилага корекции и преглежда отново, докато не получи положителна оценка или не достигне максималния брой кръгове. Използвай, когато потребителят иска автономно итеративно подобрение.

Извършва автономен цикъл за преглед на изследвания, използвайки всеки OpenAI-съвместим LLM API. Конфигурира се чрез llm-chat MCP сървър или променливи на средата. Активирай с „auto review loop llm“ или „llm review“.