Was macht MiniCC?
Baue deinen eigenen KI-Code-Agenten, indem du den Quellcode von Claude Code studierst und 19 praktische Engineering-Module absolvierst.
Baue deinen eigenen KI-Code-Agenten, indem du den Quellcode von Claude Code studierst und 19 praktische Engineering-Module absolvierst.
Dieses Skill, MiniCC, ermöglicht es Entwicklern, ihren eigenen KI-Code-Agenten zu bauen, indem sie den Quellcode von Claude Code analysieren und 19 praktische, praxisnahe Engineering-Module durcharbeiten. Es ist ideal für Entwickler, die die interne Funktionsweise von KI-Code-Agenten verstehen und ihre eigenen, maßgeschneiderten Versionen erstellen möchten. Das Skill unterstützt die Entwicklungsumgebungen, die mit Claude Code kompatibel sind, und führt die Benutzer Schritt für Schritt durch den Prozess der Erstellung eines agentenbasierten Tools. Es kombiniert theoretisches Wissen mit praktischen Übungen, um ein tiefes Verständnis für die Architektur und Implementierung von KI-Code-Agenten zu vermitteln.
npx skills add plain-eggandtongue4179/MiniCCInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Baue deinen eigenen KI-Code-Agenten, indem du den Quellcode von Claude Code studierst und 19 praktische Engineering-Module absolvierst.
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.