¿Qué hace axiom-vision?
Úsalo al implementar CUALQUIER funcionalidad de visión por computadora: análisis de imágenes, detección de pose, segmentación de personas, extracción de sujetos, reconocimiento de texto, escaneo de códigos de barras.
Úsalo al implementar CUALQUIER funcionalidad de visión por computadora: análisis de imágenes, detección de pose, segmentación de personas, extracción de sujetos, reconocimiento de texto, escaneo de códigos de barras.
Este skill integra capacidades avanzadas de visión por computadora en agentes de IA como Claude Code, permitiendo implementar funciones de análisis de imágenes, detección de pose, segmentación de personas, extracción de sujetos, reconocimiento de texto (OCR) y escaneo de códigos de barras. Al activarse, el agente puede procesar entradas visuales (fotos, capturas de pantalla, documentos escaneados) y extraer información estructurada o realizar acciones basadas en lo que ve. Es útil para automatizar flujos de trabajo que requieren interpretación visual, como la clasificación de imágenes, la lectura de matrículas, el desbloqueo de códigos QR o la identificación de objetos en tiempo real. Compatible con plataformas como Claude Code y Cursor, se basa en APIs de visión (como OpenAI Vision o modelos locales) y requiere configuración mínima: solo especificar el tipo de tarea y, opcionalmente, parámetros de ajuste fino como umbrales de confianza.
npx skills add https://github.com/charleswiltgen/axiom/tree/main/skills/axiom-visionInstalled? Explore more Investigación y análisis de datos skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Úsalo al implementar CUALQUIER funcionalidad de visión por computadora: análisis de imágenes, detección de pose, segmentación de personas, extracción de sujetos, reconocimiento de texto, escaneo de códigos de barras.
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.