Was macht strale?
Vertrauens- und Qualitätsinfrastruktur für KI-Agenten. 225+ qualitätsbewertete Fähigkeiten, SQS-Scoring, EU-AI-Act-Unterstützung.
Vertrauens- und Qualitätsinfrastruktur für KI-Agenten. 225+ qualitätsbewertete Fähigkeiten, SQS-Scoring, EU-AI-Act-Unterstützung.
strale ist eine Vertrauens- und Qualitätsinfrastruktur, die speziell für KI-Agenten entwickelt wurde. Sie bietet über 225 qualitätsbewertete Fähigkeiten (Capabilities), die es Agenten ermöglichen, zuverlässig und sicher zu handeln. Das System verwendet ein proprietäres SQS-Scoring (Skill Quality Score), um die Qualität jeder Fähigkeit zu bewerten und die besten Ergebnisse zu gewährleisten. Darüber hinaus unterstützt strale die Einhaltung des EU AI Acts, was es besonders für regulierte Umgebungen geeignet macht. Die Plattform ist darauf ausgelegt, mit verschiedenen KI-Agenten-Frameworks wie Claude Code, Cursor und Codex zu integrieren und bietet eine zentrale Anlaufstelle für geprüfte, vertrauenswürdige Agentenfähigkeiten.
npx skills add strale-io/straleInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Vertrauens- und Qualitätsinfrastruktur für KI-Agenten. 225+ qualitätsbewertete Fähigkeiten, SQS-Scoring, EU-AI-Act-Unterstützung.
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.