Was macht llm-wiki-kit?
Wiederverwendbare Agentenkompetenz zur Erstellung eines persönlichen LLM-Lernwikis (Karpathy LLM-Wiki-Stil): Methoden zur Aufnahme von Papieren/Büchern, maßgeschneiderte Seitenvorlagen, Muster und Antimuster für Abbildungen.
Wiederverwendbare Agentenkompetenz zur Erstellung eines persönlichen LLM-Lernwikis im Stil von Karpathys LLM-Wiki: Methoden zur Aufnahme von Papieren/Büchern, maßgeschneiderte Seitenvorlagen, Muster und Antimuster für Abbildungen.
Diese Kompetenz für KI-Agenten (z. B. Claude Code, Cursor, Codex) hilft dabei, ein persönliches Wiki aufzubauen, das speziell auf das Studium von Large Language Models (LLMs) ausgerichtet ist – inspiriert von Andrej Karpathys LLM-Wiki. Sie strukturiert den Prozess der Aufnahme von wissenschaftlichen Arbeiten und Büchern, bietet anpassbare Seitenvorlagen für konsistente Notizen und leitet den Benutzer an, bewährte Verfahren (Muster) zu befolgen und häufige Fallstricke (Antimuster) zu vermeiden. Die Kompetenz ist plattformunabhängig und funktioniert mit jedem textbasierten KI-Agenten, der Anweisungen aus einer SKILL.md-Datei ausführen kann. Sie automatisiert nicht das Schreiben, sondern stellt sicher, dass der Agent das Wiki gemäß einer durchdachten Taxonomie strukturiert, wichtige Konzepte hervorhebt und Zusammenhänge zwischen verschiedenen Quellen herstellt. So entsteht eine wertvolle, durchsuchbare Wissensdatenbank für das tiefe Verständnis von LLMs.
npx skills add SnowWarri0r/llm-wiki-kitInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Wiederverwendbare Agentenkompetenz zur Erstellung eines persönlichen LLM-Lernwikis (Karpathy LLM-Wiki-Stil): Methoden zur Aufnahme von Papieren/Büchern, maßgeschneiderte Seitenvorlagen, Muster und Antimuster für Abbildungen.
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.