Was macht evo?
Verwandelt deine Codebasis in eine automatisierte Forschungsschleife – entdeckt, was gemessen werden soll, instrumentiert den Benchmark und führt mit parallelen Unteragenten eine Baumsuche durch.
Verwandelt deine Codebasis in eine automatisierte Forschungsschleife – entdeckt, was gemessen werden soll, instrumentiert den Benchmark und führt mit parallelen Unteragenten eine Baumsuche durch.
evo-hq/evo ist ein KI-Agenten-Skill, der deine Codebasis in eine sich selbst antreibende Forschungsschleife verwandelt. Es identifiziert automatisch, was gemessen werden soll, erstellt und instrumentiert die notwendigen Benchmarks und führt dann eine Baumsuche mit parallelen Unteragenten durch. Dieser Skill ist besonders nützlich für Entwickler und Forscher, die systematisch die Leistung oder das Verhalten ihres Codes analysieren möchten, ohne manuelle Instrumentierung. Er arbeitet mit verschiedenen KI-Agenten-Plattformen wie Claude Code, Cursor und Codex zusammen und optimiert den Forschungsprozess durch intelligente Automatisierung und parallele Verarbeitung.
npx skills add evo-hq/evoInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Verwandelt deine Codebasis in eine automatisierte Forschungsschleife – entdeckt, was gemessen werden soll, instrumentiert den Benchmark und führt mit parallelen Unteragenten eine Baumsuche durch.
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.