Verwendet persistente Markdown-Dateien für allgemeine Planung, Fortschrittsverfolgung und Wissensspeicherung (Manus-ähnlicher Workflow). Nutzen Sie dies für mehrstufige Aufgaben, Forschungsprojekte oder allgemeine Organisation, OHNE PRD zu erwähnen. Für PRD-spezifische Arbeiten verwenden Sie stattdessen die prd-planner-Fähigkeit.
Die Fähigkeit `charon-fan/planning-with-files` ermöglicht KI-Agenten (wie Claude Code, Cursor oder Codex), Aufgaben und Projekte mithilfe von dauerhaften Markdown-Dateien zu organisieren. Sie folgt einem Manus-ähnlichen Workflow, der für mehrstufige Aufgaben, Forschungsprojekte oder die allgemeine Organisation gedacht ist – ohne dass ein spezifisches Produktanforderungsdokument (PRD) erstellt werden muss. Der Agent erstellt und aktualisiert bei Bedarf Dateien wie `plan.md`, `progress.md` oder `knowledge.md`, um den Fortschritt zu verfolgen und relevante Informationen zu speichern. Diese Fähigkeit ist besonders nützlich für komplexe Workflows, die eine kontinuierliche Zusammenfassung und iterative Verfeinerung erfordern. Sie ist plattformunabhängig und funktioniert mit jedem Dateisystem, das von KI-Agenten unterstützt wird. Für PRD-spezifische Aufgaben wird stattdessen die `prd-planner`-Fähigkeit empfohlen.
npx skills add https://github.com/charon-fan/agent-playbook/tree/main/skills/planning-with-filesInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Verwendet persistente Markdown-Dateien für allgemeine Planung, Fortschrittsverfolgung und Wissensspeicherung (Manus-ähnlicher Workflow). Nutzen Sie dies für mehrstufige Aufgaben, Forschungsprojekte oder allgemeine Organisation, OHNE PRD zu erwähnen. Für PRD-spezifische Arbeiten verwenden Sie stattdessen die prd-planner-Fähigkeit.
This repo contains 2 individual skills — each has its own dedicated page.
Security vulnerability expert covering OWASP Top 10 and common security issues. Use when conducting security audits or reviewing code for vulnerabilities.
A universal self-improving agent that learns from ALL skill experiences. Uses multi-memory architecture (semantic + episodic + working) to continuously evolve the codebase. Auto-triggers on skill completion/error with hooks-based self-correction.
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.