Was macht InspireSkill?
Agent-Cockpit für die Inspire ML-Plattform (qz.sii.edu.cn): Skill + CLI, ein Befehl direkt aus dem Chat.
Agent-Cockpit für die Inspire ML-Plattform (qz.sii.edu.cn): Skill + CLI, ein Befehl direkt aus dem Chat.
InspireSkill ist ein Agent-Cockpit für die Inspire ML-Plattform (qz.sii.edu.cn), das es KI-Agenten wie Claude Code, Cursor oder Codex ermöglicht, über eine einzige CLI-Anweisung direkt aus dem Chat heraus auf die Plattform zuzugreifen. Es unterstützt gängige Operationen wie das Einreichen von Trainingsjobs, das Überwachen des Jobstatus, das Abrufen von Logs und das Auflisten von Datensätzen, ohne dass man sich in eine separate Web-Oberfläche oder API-Konsole einloggen muss. Der Skill wurde entwickelt, um die Produktivität von ML-Ingenieuren zu steigern, indem er die Interaktion mit der Plattform in den natürlichen Arbeitsablauf der Befehlszeile integriert. Durch die Nutzung von Umgebungsvariablen und einer strukturierten Konfiguration können Agenten nahtlos mit Inspire kommunizieren, was Entwicklungsiterationen beschleunigt und den kognitiven Aufwand für plattformspezifische Abläufe reduziert.
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Agent-Cockpit für die Inspire ML-Plattform (qz.sii.edu.cn): Skill + CLI, ein Befehl direkt aus dem Chat.
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.