¿Qué hace aiagentskills-site-kit?
Pequeños ayudantes de metadatos y URL para habilidades de agentes de IA
Pequeños ayudantes de metadatos y URL para habilidades de agentes de IA
Esta habilidad proporciona un conjunto de utilidades ligeras para gestionar metadatos y URLs dentro de habilidades de agentes de IA. Es útil para desarrolladores que crean o mantienen skills para plataformas como Claude Code, Cursor o Codex, ya que facilita tareas comunes como la generación de enlaces, validación de rutas o extracción de metadatos de recursos web. Compatible con múltiples entornos de agentes, se integra sin fricciones mediante comandos de CLI o funciones programáticas, permitiendo a los agentes manipular información estructurada sin depender de librerías externas pesadas. Su diseño minimalista la hace ideal para flujos de trabajo donde la eficiencia y la simplicidad son clave.
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Pequeños ayudantes de metadatos y URL para habilidades de agentes de IA
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.