Zero-Dependency-KI-Agent-Fähigkeit für universelle Websuche, Shopping, Jobs, Akademisches, Nachrichten, Medien, Karten, Reisen, App-Suche plus Inhaltsextraktion, Crawling, Tiefenrecherche. Über 55 Agenten unterstützt. Keine API-Schlüssel erforderlich.
Omnipotent Search ist eine universelle Suchfähigkeit für KI-Agenten, die mit über 55 Agentenplattformen wie Claude Code, Cursor und Codex kompatibel ist. Sie ermöglicht umfassende Suchvorgänge über verschiedene Kategorien hinweg, darunter Web, Shopping, Jobs, akademische Quellen, Nachrichten, Medien, Karten, Reisen und Apps. Zusätzlich bietet sie Funktionen zur Inhaltsextraktion, zum Crawlen von Websites und zur Tiefenrecherche – alles ohne Abhängigkeiten von externen Bibliotheken oder API-Schlüsseln. Entwickler können diese Fähigkeit nutzen, um ihren Agenten vielseitige Such- und Analysefähigkeiten zu verleihen, ohne komplexe Integrationen oder Konfigurationen zu benötigen. Die Implementierung ist schlank und effizient, was sie ideal für Projekte macht, die eine zuverlässige und flexible Suchfunktion erfordern.
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Zero-Dependency-KI-Agent-Fähigkeit für universelle Websuche, Shopping, Jobs, Akademisches, Nachrichten, Medien, Karten, Reisen, App-Suche plus Inhaltsextraktion, Crawling, Tiefenrecherche. Über 55 Agenten unterstützt. Keine API-Schlüssel erforderlich.
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.