Was macht llm-wiki?
Eine einfache, vollständige LLM-Wiki-Fähigkeit (kein Code, nur Text)
Eine einfache, vollständige LLM-Wiki-Fähigkeit (kein Code, nur Text)
Die CypherpunkSamurai/llm-wiki-Fähigkeit bietet eine einfache und vollständige Wissensdatenbank, die speziell für den Einsatz mit Large Language Models (LLMs) wie Claude Code, Cursor oder Codex konzipiert wurde. Sie besteht ausschließlich aus Text und erfordert keine Codeausführung. Ihre Hauptfunktion besteht darin, dem KI-Agenten strukturierte Informationen und Kontext zu verschiedenen Themen bereitzustellen, was die Qualität und Genauigkeit der Antworten verbessert. Die Fähigkeit ist plattformunabhängig und lässt sich nahtlos in jede textbasierte KI-Umgebung integrieren. Durch die klare Markdown-Formatierung und die logische Gliederung kann der Agent schnell relevante Abschnitte finden und die Informationen in seine Antworten einfließen lassen. Dies macht sie zu einem wertvollen Werkzeug für Entwickler und Nutzer, die ihre KI-Assistenten mit zuverlässigem Domänenwissen ausstatten möchten, ohne komplexe Skripte oder APIs schreiben zu müssen.
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Eine einfache, vollständige LLM-Wiki-Fähigkeit (kein Code, nur Text)
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.