Roast- & Faktencheck-Agent mit Live-Webbelegen via Bright Data MCP – Web Data UNLOCKED Hackathon (Bright Data x lablab.ai)
BernardUriza/insult-ai ist ein humorvoller Agent, der Nutzer roastet und gleichzeitig Fakten überprüft, indem er Live-Webdaten über den Bright Data MCP-Server abruft. Entwickelt für den Web Data UNLOCKED Hackathon von Bright Data und lablab.ai, ermöglicht dieses Skill eine unterhaltsame und zugleich informative Interaktion: Der Agent findet aktuelle Belege aus dem Web, um Aussagen zu bestätigen oder zu widerlegen, und liefert die Ergebnisse mit einem Augenzwinkern. Der Skill unterstützt Claude Code und andere MCP-fähige Plattformen. Er nutzt die Bright Data Web Unlocker-Technologie, um auf gesperrte oder dynamische Webinhalte zuzugreifen, und präsentiert die Quellen als „Live-Belege“. Dies ist ideal für Entwickler, die ihre KI-Assistenten mit einer Prise Humor und Echtzeit-Faktenprüfung erweitern möchten.
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Roast- & Faktencheck-Agent mit Live-Webbelegen via Bright Data MCP – Web Data UNLOCKED Hackathon (Bright Data x lablab.ai)
Quelle: https://github.com/BernardUriza/insult-ai
Entdeckt während der täglichen awesomeskills.dev Agenten-Skill-Jagd.
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.