Was macht sp-context?
Ermöglicht KI-Agenten einen persistenten, lokalen Zugriff auf das Projektwissen Ihres Teams mithilfe einfacher Git-Repositorys und BM25-Suche.
Ermöglicht KI-Agenten einen persistenten, lokalen Zugriff auf das Projektwissen Ihres Teams mithilfe einfacher Git-Repositorys und BM25-Suche.
Diese Fähigkeit bietet KI-Agenten (wie Claude Code, Cursor, Codex) einen persistenten, lokalen Wissensspeicher, der auf einfachen Git-Repositorys und der BM25-Suchmaschine basiert. Entwickler können ihr gesamtes Projektwissen – einschließlich Dokumentation, Architektur-Entscheidungen und Code-Konventionen – in einem dedizierten Repository ablegen. Der Agent nutzt dann die BM25-Suche, um das relevanteste Wissen für die aktuelle Aufgabe abzurufen, ohne auf externe APIs oder Cloud-Dienste angewiesen zu sein. Die Integration ist unkompliziert: Einfach das Wissens-Repository klonen, die Konfiguration in der Regeldatei vornehmen und der Agent kann sofort kontextbezogen und effizient arbeiten. Die Fähigkeit unterstützt mehrere Plattformen und ist besonders nützlich für Teams, die eine lokale, datenschutzfreundliche und kontrollierte Wissensbasis für ihre KI-Assistenten wünschen.
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Ermöglicht KI-Agenten einen persistenten, lokalen Zugriff auf das Projektwissen Ihres Teams mithilfe einfacher Git-Repositorys und BM25-Suche.
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.