Was macht agent-context?
Navigationsvertrag für KI-Codierungsagenten in großen Repositories. Vorlagen, Validierungsskripte und eine Python-CLI zum Erstellen von dreischichtigen Kontextpaketen. Begleitprojekt zur agent-recall Forschung.
Navigationsvertrag für KI-Codierungsagenten in großen Repositories. Vorlagen, Validierungsskripte und eine Python-CLI zum Erstellen von dreischichtigen Kontextpaketen. Begleitprojekt zur agent-recall Forschung.
cote-star/agent-context bietet einen strukturierten Navigationsvertrag für KI-Codierungsagenten, der es ihnen ermöglicht, sich effizient in großen Code-Repositories zurechtzufinden. Das Tool stellt Vorlagen, Validierungsskripte und eine Python-CLI zur Verfügung, mit denen Entwickler dreischichtige Kontextpakete erstellen können, die den Agenten eine klare Orientierung und relevante Informationen liefern. Es ist besonders nützlich für Plattformen wie Claude Code, Cursor oder Codex, bei denen eine präzise Kontextsteuerung die Qualität der generierten Codevorschläge verbessert. Das Projekt dient als Begleitprojekt zur agent-recall Forschung und zielt darauf ab, die Interaktion zwischen menschlichen Entwicklern und KI-Agenten durch standardisierte Kontextdefinitionen zu optimieren.
npx skills add cote-star/agent-contextInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Navigationsvertrag für KI-Codierungsagenten in großen Repositories. Vorlagen, Validierungsskripte und eine Python-CLI zum Erstellen von dreischichtigen Kontextpaketen. Begleitprojekt zur agent-recall Forschung.
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.