Was macht openshrimp?
Verwalten und automatisieren Sie Forschungsaufgaben mit einem persistenten LangGraph-Agenten, PostgreSQL-Zustand und einer Telegram-Schnittstelle für sofortigen Zugriff.
Verwalten und automatisieren Sie Forschungsaufgaben mit einem persistenten LangGraph-Agenten, PostgreSQL-Zustand und einer Telegram-Schnittstelle für sofortigen Zugriff.
OpenShrimp ist ein KI-Agenten-Skill, der für die Verwaltung und Automatisierung von Forschungsaufgaben entwickelt wurde. Er nutzt einen persistenten LangGraph-Agenten, der seinen Zustand in einer PostgreSQL-Datenbank speichert, und bietet eine Telegram-Schnittstelle für den sofortigen Zugriff. Dies ermöglicht es Entwicklern und Forschern, komplexe Forschungsworkflows zu automatisieren, Aufgaben nachzuverfolgen und Ergebnisse direkt über Telegram abzurufen. Der Skill eignet sich besonders für Szenarien, in denen ein zuverlässiger, langlaufender Agent benötigt wird, der auch bei Unterbrechungen seinen Kontext behält und asynchron kommunizieren kann. OpenShrimp ist plattformunabhängig und kann in jede Python-basierte Umgebung integriert werden, die PostgreSQL und LangGraph unterstützt.
npx skills add spider7811/openshrimpInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Verwalten und automatisieren Sie Forschungsaufgaben mit einem persistenten LangGraph-Agenten, PostgreSQL-Zustand und einer Telegram-Schnittstelle für sofortigen Zugriff.
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.