¿Qué hace Orquestrador-Multi-Agente-YAML?
🤖 Define y ejecuta flujos de trabajo multi-agente de IA de forma declarativa usando YAML, simplificando la orquestación y mejorando la colaboración mediante el manejo automático del contexto.
🤖 Define y ejecuta flujos de trabajo multi-agente de IA de forma declarativa usando YAML, simplificando la orquestación y mejorando la colaboración mediante el manejo automático del contexto.
Esta habilidad permite a desarrolladores y usuarios de agentes de IA definir y ejecutar flujos de trabajo complejos que involucran múltiples agentes de IA de manera declarativa utilizando archivos YAML. Es útil para simplificar la orquestación de agentes, automatizar la colaboración entre ellos y manejar el contexto automáticamente, lo que reduce la carga de trabajo manual y los errores de configuración. Está diseñada para plataformas como Claude Code, Cursor y Codex, y se basa en un archivo SKILL.md que detalla la estructura YAML para definir agentes, tareas, dependencias y flujos de comunicación. Al usar una sintaxis clara y legible, los equipos pueden escalar sus sistemas multi-agente de manera eficiente y reproducible.
npx skills add CharlesDaniel52/YAML-Multi-Agent-OrchestratorInstalled? Explore more Investigación y análisis de datos skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
🤖 Define y ejecuta flujos de trabajo multi-agente de IA de forma declarativa usando YAML, simplificando la orquestación y mejorando la colaboración mediante el manejo automático del contexto.
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.