Was macht awesome-ascend-skills?
Eine umfassende Wissensdatenbank für die Huawei Ascend NPU-Entwicklung, strukturiert als verteilte Agenten-Skills. https://ascend-ai-coding.github.io/awesome-ascend-skills/
Eine umfassende Wissensdatenbank für die Huawei Ascend NPU-Entwicklung, strukturiert als verteilte Agenten-Skills.
Diese Skill-Sammlung, bekannt als 'awesome-ascend-skills', stellt eine umfangreiche Wissensdatenbank für die Entwicklung mit Huawei Ascend NPUs (Neural Processing Units) bereit. Sie ist für KI-Agenten wie Claude Code, Cursor oder Codex konzipiert und strukturiert das Wissen als verteilte Agenten-Skills, sodass Entwickler schnell auf relevante Informationen zugreifen können. Die Sammlung deckt Aspekte wie Modelloptimierung, Hardware-Konfiguration und Software-Toolchains ab und wird über die begleitende Webseite https://ascend-ai-coding.github.io/awesome-ascend-skills/ verwaltet. Sie ist besonders nützlich für Entwickler, die KI-Workloads auf Ascend-Hardware ausführen und dabei die Produktivität durch automatisierte Agenten-Unterstützung steigern möchten. Die Plattform unterstützt gängige Entwicklungsumgebungen und ermöglicht eine effiziente Integration in CI/CD-Pipelines.
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Eine umfassende Wissensdatenbank für die Huawei Ascend NPU-Entwicklung, strukturiert als verteilte Agenten-Skills. https://ascend-ai-coding.github.io/awesome-ascend-skills/
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.