Was macht Crabby?
Ein lokaler KI-Assistent für Obsidian mit FastAPI-Backend, Obsidian-Plugin, Multi-Provider-LLM-Profilen, MCP-Tools, Sitzungen, Personas, Fähigkeiten, Cron-Jobs und tokenbewusstem Kontextmanagement.
Ein lokaler KI-Assistent für Obsidian mit FastAPI-Backend, Obsidian-Plugin, Multi-Provider-LLM-Profilen, MCP-Tools, Sitzungen, Personas, Fähigkeiten, Cron-Jobs und tokenbewusstem Kontextmanagement.
Crabby ist ein KI-Assistent für Obsidian, der lokal läuft und eine leistungsstarke Kombination aus einem FastAPI-Backend und einem Obsidian-Plugin bietet. Er ermöglicht den Zugriff auf verschiedene Sprachmodelle (LLMs) über konfigurierbare Profile, sodass Nutzer je nach Aufgabe das optimale Modell auswählen können. Durch die Integration von MCP-Tools, Sitzungen, Personas und Fähigkeiten (Skills) kann Crabby komplexe Arbeitsabläufe automatisieren, z. B. das Erstellen von Zusammenfassungen, das Durchführen von Recherchen oder das Verwalten von Notizen in Obsidian. Die tokenbewusste Kontextverwaltung stellt sicher, dass große Kontexte effizient genutzt werden, und Cron-Jobs ermöglichen planmäßige Ausführungen. Dieses Tool ist besonders nützlich für Entwickler und Power-User von Obsidian, die eine flexible, erweiterbare und datenschutzfreundliche KI-Integration suchen, die ohne Cloud-Abhängigkeit auskommt.
npx skills add Mengzeovo/CrabbyInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Ein lokaler KI-Assistent für Obsidian mit FastAPI-Backend, Obsidian-Plugin, Multi-Provider-LLM-Profilen, MCP-Tools, Sitzungen, Personas, Fähigkeiten, Cron-Jobs und tokenbewusstem Kontextmanagement.
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.