Eine KI-gestützte Multi-Agenten-Plattform zur Jobsuche, die Lebensläufe analysiert, dynamisch globale Jobbörsen durchsucht und fortschrittliche LLMs nutzt, um Kandidaten semantisch mit Stellen zu matchen sowie maßgeschneiderte Anschreiben und Qualifikationslückenanalysen zu erstellen.
CareerAgent-AI ist eine fortschrittliche, KI-gestützte Multi-Agenten-Plattform, die den gesamten Bewerbungsprozess automatisiert. Sie parst Lebensläufe, durchsucht dynamisch globale Jobbörsen und nutzt große Sprachmodelle (LLMs), um Kandidaten semantisch mit passenden Stellen zu matchen. Die Plattform generiert personalisierte Anschreiben und führt detaillierte Qualifikationslückenanalysen durch, um Kandidaten bei der gezielten Weiterentwicklung zu unterstützen. Sie ist ideal für Entwickler, die mit KI-Agenten wie Claude Code, Cursor oder Codex arbeiten, und bietet eine modulare, erweiterbare Architektur, die sich leicht in bestehende Workflows integrieren lässt. Durch die Kombination von Multi-Agenten-Koordination und semantischem Matching optimiert CareerAgent-AI die Jobsuche erheblich und spart wertvolle Zeit.
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Eine KI-gestützte Multi-Agenten-Plattform zur Jobsuche, die Lebensläufe analysiert, dynamisch globale Jobbörsen durchsucht und fortschrittliche LLMs nutzt, um Kandidaten semantisch mit Stellen zu matchen sowie maßgeschneiderte Anschreiben und Qualifikationslückenanalysen zu erstellen.
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.