MCP-Server, der Code-Intelligence-Tools für KI-Agenten bereitstellt: AST-Parsing, semantische Suche, Aufrufgraphen, Erkennung von totem Code.
Dieses Skill bietet einen MCP-Server (Model Context Protocol) für KI-Agenten, der fortgeschrittene Code-Intelligence-Funktionen bereitstellt. Entwickler und Agenten können damit AST-Parsing durchführen, um die Struktur von Quellcode zu analysieren, semantische Suchen über Codebasen hinweg ausführen, Aufrufgraphen generieren, um Abhängigkeiten und Funktionsaufrufe zu visualisieren, und toten Code erkennen, der die Codequalität und Wartbarkeit beeinträchtigt. Das Tool ist besonders nützlich für Agenten, die in großen Codebasen arbeiten und ein tiefes Verständnis des Codes benötigen, ohne ihn manuell durchgehen zu müssen. Es basiert auf dem MCP-Standard und kann daher mit verschiedenen KI-Assistenten wie Claude Code, Cursor oder Codex integriert werden, um die Codeanalyse zu automatisieren und die Entwicklerproduktivität zu steigern.
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MCP-Server, der Code-Intelligence-Tools für KI-Agenten bereitstellt: AST-Parsing, semantische Suche, Aufrufgraphen, Erkennung von totem Code.
Quelle: https://github.com/anatolykoptev/go-code
Entdeckt während der täglichen awesomeskills.dev Agent-Skill-Suche.
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.