AgentClaw verwandelt Ein-Satz-Ideen in wiederverwendbare Claw-Fähigkeiten. Entwickeln Sie mit weniger Boilerplate durch deklarative Workflows, Computer-Browser-Code-Datei-Steuerung, MCP, Skills, Speicher, Wissensdatenbanken, Tracing, Zeitplanung und API-/MCP-Veröffentlichung.
AgentClaw ist ein leistungsstarkes Skill-Framework für KI-Agenten, das es ermöglicht, aus einer einzigen Satzidee sofort einsatzbereite und wiederverwendbare Fähigkeiten (Capabilities) zu generieren. Es reduziert den Boilerplate-Code erheblich, indem es deklarative Workflows, die Steuerung von Computern, Browsern, Code und Dateien, sowie die Integration von MCP (Model Context Protocol), Skills, Speicher, Wissensdatenbanken, Tracing, Zeitplanung und die Veröffentlichung von APIs und MCPs bietet. Unterstützt wird es auf Plattformen wie Claude Code, Cursor und Codex. Der Skill ist besonders nützlich für Entwickler, die schnell und effizient komplexe KI-gesteuerte Automatisierungen und Workflows erstellen möchten, ohne sich in technischen Details zu verlieren.
npx skills add Negai-ai/AgentClawInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
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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.