Was macht OptiSkill?
Agentische Fähigkeit für operatives Forschen und Optimieren.
Agentische Fähigkeit für operatives Forschen und Optimieren.
OptiSkill ist eine agentische Fähigkeit (Skill) für KI-Assistenten, die speziell für das Gebiet des Operations Research (OR) entwickelt wurde. Es ermöglicht Agenten wie Claude Code, Cursor oder Codex, komplexe Optimierungsprobleme zu formulieren, zu lösen und zu analysieren, darunter lineare und gemischt-ganzzahlige Optimierung, Netzwerkflussprobleme, Tourenplanung und Ressourcenzuweisung. Der Skill nutzt gängige OR-Bibliotheken wie OR-Tools, PuLP oder SciPy, um mathematische Modelle direkt aus natürlicher Sprache zu erstellen. Entwickler können damit schneller Prototypen für Logistik-, Produktions- oder Planungsprobleme erstellen, ohne OR-Details manuell umsetzen zu müssen. OptiSkill ist plattformunabhängig und kann in verschiedenen KI-Entwicklungsumgebungen eingesetzt werden, sofern die notwendigen Python-Pakete installiert sind.
npx skills add li-group/OptiSkillInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Agentische Fähigkeit für operatives Forschen und Optimieren.
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.