Was macht tota-agent?
Seelengetriebener KI-Coding-Agent für CLI und Telegram: Berechtigungssichere Tools, 9 LLM-Anbieter und ein lokales SQLite Second Brain, das sich Kontext merkt und echte Arbeit erledigt.
Seelengetriebener KI-Coding-Agent für CLI und Telegram: Berechtigungssichere Tools, 9 LLM-Anbieter und ein lokales SQLite Second Brain, das sich Kontext merkt und echte Arbeit erledigt.
Der tota-agent ist ein KI-Coding-Agent mit einer einzigartigen, 'seelengetriebenen' Herangehensweise. Er unterstützt sowohl die Kommandozeile (CLI) als auch Telegram als Schnittstellen. Zu seinen Hauptmerkmalen gehören berechtigungssichere Tools, die die Ausführung von Aktionen kontrollieren, sowie die Unterstützung von neun verschiedenen großen Sprachmodellen (LLMs) wie OpenAI, Anthropic und Google. Das herausragende Feature ist ein lokales SQLite 'Second Brain', das Kontext und Erinnerungen speichert, sodass der Agent über Sitzungen hinweg konsistent und kontextbewusst arbeiten kann. Dies macht ihn ideal für Entwickler, die einen flexiblen, privaten und erinnerungsfähigen Assistenten für Codierungsaufgaben und Automatisierung suchen.
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Seelengetriebener KI-Coding-Agent für CLI und Telegram: Berechtigungssichere Tools, 9 LLM-Anbieter und ein lokales SQLite Second Brain, das sich Kontext merkt und echte Arbeit erledigt.
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.