Was macht zillow-skills?
Agent-Fähigkeiten für US-Immobiliendaten über Zillapi.com. MIT-0.
Quelle: https://github.com/nikhonit/zillow-skills
Gepusht: 2026-05-12T09:00:31Z Sterne: 0
Agent-Fähigkeiten für US-Immobiliendaten über Zillapi.com. MIT-0.
Dieses Skill-Paket ermöglicht es KI-Agenten (z. B. Claude Code, Cursor, Codex), auf aktuelle US-Immobiliendaten über die Zillapi.com-API zuzugreifen. Es bietet eine strukturierte Schnittstelle zum Abrufen von Eigenschaftsdetails, Markttrends und Nachbarschaftsinformationen direkt aus vertrauenswürdigen Quellen. Entwickler und Agenten können damit Abfragen zu Preisen, Grundstücksgrößen, Baujahren und ähnlichen Verkäufen durchführen, ohne sich mit der zugrunde liegenden API-Rohlogik befassen zu müssen. Das Repository ist als MIT-0 lizenziert und eignet sich daher für kommerzielle und Open-Source-Projekte. Obwohl es nur 0 Sterne hat, ist die Integration unkompliziert und folgt den Dokumentationskonventionen der Agentenplattform.
npx skills add nikhonit/zillow-skillsInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Agent-Fähigkeiten für US-Immobiliendaten über Zillapi.com. MIT-0.
Quelle: https://github.com/nikhonit/zillow-skills
Gepusht: 2026-05-12T09:00:31Z Sterne: 0
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.