Aura (Agent Usage & Resource Analytics): Eine lokale, dockerisierte Analyse-Pipeline zur Überwachung, Analyse und Wiedergabe lokaler KI-Agenten-Sitzungen (Claude Code, Gemini usw.).
AURA ist eine leistungsstarke, lokale Analyse-Pipeline, die es Entwicklern und Agentenbetreibern ermöglicht, Sitzungen von KI-Agenten wie Claude Code und Gemini detailliert zu überwachen, zu analysieren und interaktiv wiederzugeben. Das System ist vollständig in Docker containerisiert und entkoppelt die Schritte der Datenextraktion, -transformation und -präsentation. Dies ermöglicht sowohl hochrangige Business-Intelligence-Berichte als auch granulare, interaktive Sitzungswiedergaben. Es ist ideal für Entwickler, die das Verhalten und die Ressourcennutzung ihrer KI-Agenten lokal und datenschutzfreundlich analysieren möchten.
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Aura (Agent Usage & Resource Analytics): Eine lokale, dockerisierte Analyse-Pipeline zur Überwachung, Analyse und Wiedergabe lokaler KI-Agenten-Sitzungen (Claude Code, Gemini usw.). Das System entkoppelt Datenextraktion, -transformation und -präsentation, um sowohl hochrangige BI-Berichte als auch granulare, interaktive Sitzungswiedergaben zu unterstützen.
Quelle: https://github.com/darshanmeel/AURA
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.