🚀 Der systematischste AI-Agent-Schnellkurs 2026: Praktischer Leitfaden mit vollständigem Lernpfad, Praxisprojekten und Interviewfragen – ausgerichtet auf die Stelle des LLM-Anwendungsentwicklers.
Dieses Skill-Paket bietet einen umfassenden und strukturierten Lernpfad für Entwickler, die in die Welt der AI-Agenten einsteigen oder ihre Fähigkeiten auf Enterprise-Niveau ausbauen möchten. Es deckt die wichtigsten Frameworks und Plattformen wie LangChain, LangGraph, Coze, Dify, MCP und Skills ab und vermittelt tiefgehendes Wissen zu LLM, RAG und Prompt Engineering. Die Ressource ist speziell auf die Anforderungen der Position 'LLM Application Development Engineer' zugeschnitten und umfasst sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Übungen und reale Projekte – vom ersten Konzept bis zur produktiven Bereitstellung. Zusätzlich enthält es eine umfangreiche Sammlung von Interviewfragen, um die Vorbereitung auf technische Vorstellungsgespräche zu erleichtern. Ideal für Entwickler, die sich von Null auf Enterprise-Niveau weiterbilden und ihre Projekte von der Konzeption bis zur Live-Schaltung bringen möchten.
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🚀 Der systematischste AI-Agent-Schnellkurs 2026｜Praktischer Leitfaden für intelligente Agenten · Vollständiger Lernpfad + Praxisprojekte + Interviewfragen · Ausgerichtet auf die Stelle des LLM-Anwendungsentwicklers · Abdeckung von LangChain / LangGraph / Coze / Dify / MCP / Skills / LLM / RAG / Prompt Engineering · Enterprise-Bereitstellung und Feintuning · Von Null auf Enterprise – Vom Lernen zum Live-Projekt + Interviewvorbereitung in einem
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.