Was macht pangolinfo-skills?
Pangolinfo Skills — KI-Agenten-Fähigkeiten für Amazon E-Commerce (Produktfindung, Nischen-Scouting, Konkurrenz-Radar, Listungsoptimierung, Scraping, Google KI-Suche), angetrieben durch Pangolinfo MCP.
Pangolinfo Skills — KI-Agenten-Fähigkeiten für Amazon E-Commerce (Produktfindung, Nischen-Scouting, Konkurrenz-Radar, Listungsoptimierung, Scraping, Google KI-Suche), angetrieben durch Pangolinfo MCP.
Pangolinfo Skills ist eine Sammlung von KI-Agenten-Fähigkeiten, die speziell für den Amazon E-Commerce entwickelt wurden. Diese Fähigkeiten ermöglichen es einem KI-Assistenten (wie Claude Code, Cursor oder Codex), Aufgaben wie Produktfindung, Nischen-Scouting, Konkurrenzanalyse, Listungsoptimierung und Datenextraktion durchzuführen. Sie nutzen das Pangolinfo MCP (Model Context Protocol), um auf Echtzeitdaten von Amazon zuzugreifen und diese zu verarbeiten. Entwickler können diese Fähigkeiten in ihre Workflows integrieren, um Marktforschung, Preisvergleiche und SEO-Optimierung für Amazon-Verkäufer zu automatisieren. Unterstützt werden Plattformen wie Claude Code, Cursor und Codex sowie Google AI Search, was eine flexible und leistungsstarke Automatisierung von E-Commerce-Prozessen ermöglicht.
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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.