Was macht notes-quiz-agent?
Wandeln Sie PDF-Notizen in zitierte Antworten, adaptive Quizfragen und Karteikarten um – mit lokalen LLMs für privates Lernen.
Wandeln Sie PDF-Notizen in zitierte Antworten, adaptive Quizfragen und Karteikarten um – mit lokalen LLMs für privates Lernen.
Dieser Skill ermöglicht es, aus PDF-Dokumenten strukturierte Lernmaterialien zu erstellen. Er extrahiert Text aus PDFs, generiert zitierte Antworten auf Fragen, erstellt adaptive Quizfragen, die sich dem Wissensstand anpassen, und formatiert Karteikarten für die Wiederholung. Die gesamte Verarbeitung erfolgt lokal über APIs (z. B. Ollama, llama.cpp), sodass keine Daten das Gerät verlassen – ideal für datenschutzsensitive Studien. Unterstützt werden Plattformen wie Claude Code, Cursor und andere KI-Agenten, die mit lokalen LLMs arbeiten. Der Skill nutzt eine `SKILL.md`-Konfiguration, die automatisch erkannt wird, und bietet eine einfache Befehlsstruktur für die Interaktion.
npx skills add Wry-letters233/notes-quiz-agentInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Wandeln Sie PDF-Notizen in zitierte Antworten, adaptive Quizfragen und Karteikarten um – mit lokalen LLMs für privates Lernen.
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.