Erkennt und richtet die KI-Gedächtnisschicht eines Projekts ein (gestaffeltes docs/-Verzeichnis, Zwei-Phasen-Workflow, Hauptregel-Datei-Anbindung) — werkzeugneutral, für Claude Code / Cursor / Codex / Antigravity und andere.
Dieses Skill automatisiert die Erkennung und Einrichtung einer strukturierten Gedächtnisschicht für KI-Agenten in einem Entwicklungsprojekt. Es analysiert das Projekt, identifiziert fehlende Komponenten und erstellt ein gerichtetes Verzeichnis `docs/` mit mehreren Ebenen (z. B. `bootstrap/`, `context/`, `decisions/`), die jeweils spezifische Anweisungen für den Agenten enthalten. Zudem richtet es einen Zwei-Phasen-Workflow ein, bei dem der Agent zuerst das Gedächtnis lädt und dann die eigentliche Aufgabe ausführt, und bindet eine Hauptregel-Datei ein, die den Agenten anweist, das Gedächtnis vor jeder Aktion zu aktualisieren. Das Skill ist werkzeugneutral und funktioniert mit Claude Code, Cursor, Codex, Antigravity und anderen KI-Codierungsassistenten, die benutzerdefinierte Anweisungen oder Regeldateien unterstützen. Es ist nützlich, um konsistentes Agentenverhalten über verschiedene Tools hinweg sicherzustellen und die Effektivität von KI-Assistenten in Projekten mit komplexen Anforderungen zu steigern.
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Erkennt und richtet die KI-Gedächtnisschicht eines Projekts ein (gestaffeltes docs/-Verzeichnis, Zwei-Phasen-Workflow, Hauptregel-Datei-Anbindung) — werkzeugneutral, für Claude Code / Cursor / Codex / Antigravity und andere.
Quelle: https://github.com/meow-Kat/agent-memory-scaffold
Entdeckt während der täglichen awesomeskills.dev-Agenten-Skill-Jagd.
Notion CLI/API for pages, Markdown content, data sources, files, comments, search, Workers, and raw API calls.
The agent engineering platform.
Use this skill when the user requests to generate, create, or produce podcasts from text content. Converts written content into a two-host conversational podcast audio format with natural dialogue.
Analyze and optimize tweets for maximum reach using Twitter's open-source algorithm insights. Rewrite and edit user tweets to improve engagement and visibility based on how the recommendation system ranks content.
Extracts and analyzes competitors' ads from ad libraries (Facebook, LinkedIn, etc.) to understand what messaging, problems, and creative approaches are working. Helps inspire and improve your own ad campaigns.
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