Was macht Yana-AI?
Persönliches Agenten-Betriebssystem für Claude Code — 46 Hooks, 3501 Fähigkeiten, 97 Agenten. Blockiert rm -rf, Prompt-Injection und Pipe-to-Shell während der Laufzeit. Apache 2.0.
Persönliches Agenten-Betriebssystem für Claude Code – 46 Hooks, 3501 Fähigkeiten, 97 Agenten. Blockiert rm -rf, Prompt-Injection und Pipe-to-Shell während der Laufzeit. Apache 2.0.
Yana-AI ist ein persönliches Agenten-Betriebssystem, das speziell für Claude Code entwickelt wurde. Es bietet eine umfangreiche Sammlung von 46 Hooks, 3501 Skills und 97 Agenten, die Entwicklern eine leistungsstarke Umgebung für die Automatisierung und Erweiterung von Claude Code-Funktionen bieten. Die Hauptaufgabe von Yana-AI ist es, kritische Sicherheitsbedrohungen wie `rm -rf`-Befehle, Prompt-Injection-Angriffe und Pipe-to-Shell-Ausführungen während der Laufzeit zu blockieren. Es ist unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht und zielt darauf ab, die Sicherheit und Produktivität von KI-gestützten Entwicklungs-Workflows zu erhöhen. Entwickler können Yana-AI nutzen, um ihre Claude Code-Instanz mit einem umfassenden Satz an vorgefertigten Skills und Agenten zu erweitern, die direkt in ihre Entwicklungsumgebung integriert werden können.
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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.