Was macht agentshield?
Resilienter LLM-Agent mit 4-stufiger sanfter Degradierung – flowguard-betrieben. DevNetwork AI+ML Hackathon 2026.
Resilienter LLM-Agent mit 4-stufiger sanfter Degradierung – flowguard-betrieben. DevNetwork AI+ML Hackathon 2026.
yabanci/agentshield ist ein KI-Agenten-Skill, der Large Language Models (LLMs) mit einer robusten 4-stufigen sanften Degradierung ausstattet. Anstatt bei einem Fehler vollständig auszufallen, wechselt der Agent nahtlos zwischen verschiedenen Betriebsmodi (z. B. von vollständiger LLM-Nutzung zu einfacheren, regelbasierten Antworten), was eine hohe Widerstandsfähigkeit und Verfügbarkeit gewährleistet. Der Skill wird von "flowguard" betrieben, einer Komponente, die den Ausfallzustand überwacht und die Degradierungsstufen verwaltet. Entwickelt für den DevNetwork AI+ML Hackathon 2026, ist dieser Skill ideal für Entwickler, die zuverlässige Agenten für Produktionsumgebungen bauen, in denen Ausfallzeiten minimiert werden müssen. Er unterstützt Plattformen wie Claude Code, Cursor und andere KI-Agenten-Frameworks und bietet eine klare, konfigurierbare Hierarchie von Ausweichstrategien.
npx skills add yabanci/agentshieldInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Resilienter LLM-Agent mit 4-stufiger sanfter Degradierung – flowguard-betrieben. DevNetwork AI+ML Hackathon 2026.
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.