Was macht fellow?
Fellow: Experimentier-Engine – führt kontrollierte Benchmark-Experimente durch, um Skill-Verbesserungen zu validieren.
Fellow: Experimentier-Engine – führt kontrollierte Benchmark-Experimente durch, um Skill-Verbesserungen zu validieren.
Fellow ist eine Experimentier-Engine, die es Entwicklern und KI-Agenten-Nutzern ermöglicht, kontrollierte Benchmark-Experimente durchzuführen, um Verbesserungen an Skills (z. B. für Claude Code, Cursor oder Codex) zu validieren. Es hilft dabei, die Auswirkungen von Änderungen an einem Skill (wie Prompt-Tuning, Tool-Integrationen oder Workflow-Anpassungen) reproduzierbar zu messen und sicherzustellen, dass Neuerungen keine Regressionen verursachen. Fellow unterstützt gängige Plattformen wie Claude Code, Cursor, Codex und andere KI-Entwicklungstools und nutzt ein einfaches Experiment-Setup mit definierten Metriken und Kontrollgruppen. Die Engine führt die Experimente automatisiert aus, sammelt Ergebnisse und präsentiert sie übersichtlich, sodass Nutzer fundierte Entscheidungen über die weitere Entwicklung ihres Skills treffen können.
npx skills add indigokarasu/fellowInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Fellow: Experimentier-Engine – führt kontrollierte Benchmark-Experimente durch, um Skill-Verbesserungen zu validieren.
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.