Was macht story-and-skript-fähigkeiten?
24-Fähigkeiten-Pipeline zur Analyse von Drehbüchern. Agenten durchlaufen nacheinander Struktur, Charaktere, Dialoge und Rhythmus und erstellen dann eine Nachbesprechung sowie ein FigJam-Beat-Board.
24-Fähigkeiten-Pipeline zur Analyse von Drehbüchern. Agenten durchlaufen nacheinander Struktur, Charaktere, Dialoge und Rhythmus und erstellen dann eine Nachbesprechung sowie ein FigJam-Beat-Board.
Diese Skills-Pipeline bietet eine umfassende, automatisierte Analyse von Drehbüchern in 24 Schritten. KI-Agenten durchlaufen nacheinander die vier Hauptdimensionen einer Geschichte: Struktur, Charaktere, Dialoge und Rhythmus. Nach der Analyse synthetisieren die Agenten die Ergebnisse zu einer detaillierten Nachbesprechung (Postmortem) und erstellen ein interaktives FigJam-Beat-Board, das die Handlungspunkte visuell darstellt. Die Pipeline eignet sich für Drehbuchautoren, Redakteure und Story-Entwickler, die mithilfe von KI tiefgehende Einblicke in ihr Skript gewinnen möchten. Sie nutzt spezialisierte Agenten, die sequentiell arbeiten und so eine ganzheitliche Bewertung ermöglichen.
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24-Fähigkeiten-Pipeline zur Analyse von Drehbüchern. Agenten durchlaufen nacheinander Struktur, Charaktere, Dialoge und Rhythmus und erstellen dann eine Nachbesprechung sowie ein FigJam-Beat-Board.
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.