Was macht my-pi?
Komponierbarer Pi-Coding-Agent mit MCP, LSP, Agentenketten, Prompt-Voreinstellungen und lokaler Eval-Telemetrie
Komponierbarer Pi-Coding-Agent mit MCP, LSP, Agentenketten, Prompt-Voreinstellungen und lokaler Eval-Telemetrie
spences10/my-pi ist ein modulärer KI-Coding-Agent, der auf Komponierbarkeit und erweiterte Entwicklerwerkzeuge setzt. Er integriert das Model Context Protocol (MCP) für strukturierte Kontextverwaltung, Language Server Protocol (LSP) für intelligente Codeanalyse und -vervollständigung sowie flexible Agentenketten, die es dem Agenten erlauben, komplexe Aufgaben in logischer Abfolge zu bewältigen. Mit Prompt-Voreinstellungen können wiederkehrende Anweisungen effizient wiederverwendet werden, während die lokale Eval-Telemetrie eine datenschutzfreundliche Leistungsüberwachung und Verbesserung des Agentenverhaltens ermöglicht. Dieses Skill eignet sich besonders für Entwickler, die einen personalisierbaren und leistungsfähigen Coding-Assistenten in Umgebungen wie Claude Code, Cursor oder Codex einsetzen möchten, wobei die Komponenten je nach Bedarf zusammengestellt werden können.
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Komponierbarer Pi-Coding-Agent mit MCP, LSP, Agentenketten, Prompt-Voreinstellungen und lokaler Eval-Telemetrie
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.