Was macht gemscout?
KI-Scouting-Agent für die Weltmeisterschaft 2026 – entdecke verborgene Talente mit natürlichen Sprachabfragen, unterstützt von Gemini, MongoDB Atlas Vector Search und MCP.
KI-Scouting-Agent für die Weltmeisterschaft 2026 – entdecke verborgene Talente mit natürlichen Sprachabfragen, unterstützt von Gemini, MongoDB Atlas Vector Search und MCP.
Gemscout ist ein KI-gestützter Scouting-Agent, der speziell für die Fußball-Weltmeisterschaft 2026 entwickelt wurde. Er ermöglicht es Trainern, Scouts und Fußballanalysten, verborgene Talente mithilfe von natürlichen Sprachabfragen zu finden. Das Tool nutzt Gemini für die Verarbeitung natürlicher Sprache, MongoDB Atlas Vector Search für die semantische Suche und das MCP-Protokoll für die nahtlose Integration mit verschiedenen Entwicklungsumgebungen wie Claude Code und Cursor. Entwickler können komplexe Abfragen wie „Zeige mir junge Stürmer unter 20 mit einer Torquote über 0,5“ in natürlicher Sprache stellen und erhalten sofort relevante Spielerprofile. Die Lösung verbessert die Effizienz des Talent-Scouts erheblich, indem sie manuelle Datensuche eliminiert und kontextbezogene Ergebnisse basierend auf vektorbasierten Ähnlichkeiten liefert.
npx skills add DavidDiazMerino/gemscoutInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
KI-Scouting-Agent für die Weltmeisterschaft 2026 – entdecke verborgene Talente mit natürlichen Sprachabfragen, unterstützt von Gemini, MongoDB Atlas Vector Search und MCP.
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.