Was macht agent-protocols-graph?
Interaktiver Wissensgraph, der die Protokolle und Technologien moderner KI-Agenten abdeckt: MCP, A2A, Skills, Agentenframeworks, Sicherheit, RAG und mehr.
Interaktiver Wissensgraph, der die Protokolle und Technologien moderner KI-Agenten abdeckt: MCP, A2A, Skills, Agentenframeworks, Sicherheit, RAG und mehr.
Dieser Skill bietet einen interaktiven Wissensgraphen, der die wichtigsten Protokolle und Technologien hinter modernen KI-Agenten visuell darstellt. Er deckt eine breite Palette von Themen ab, darunter das Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A)-Kommunikation, Skills, Agentenframeworks, Sicherheitsaspekte und Retrieval-Augmented Generation (RAG). Der Nutzen liegt in der schnellen Orientierung und dem Verständnis der Zusammenhänge in der komplexen und sich schnell entwickelnden Landschaft der KI-Agenten-Technologien. Der Skill unterstützt verschiedene Plattformen und kann als Nachschlagewerk oder Lernhilfe für Entwickler und Architekten dienen, die mit KI-Agenten arbeiten. Die Visualisierung als Graph ermöglicht es, Beziehungen zwischen Konzepten wie Protokollen, Frameworks und Sicherheitsaspekten intuitiv zu erfassen.
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Interaktiver Wissensgraph, der die Protokolle und Technologien moderner KI-Agenten abdeckt: MCP, A2A, Skills, Agentenframeworks, Sicherheit, RAG und mehr.
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.