Estrategia Dual Gemini
Emite un candidato del modelo primario y otro de un modelo secundario complementario (resuelto automáticamente). El juez los compara y prefiere la redacción más conservadora cuando no coinciden.
Agente de transcripción de audio en Go: agentes de transcripción en paralelo, un agente juez LLM que elige el mejor, extensible mediante habilidades de agente.
Esta habilidad, `cyanxxy/transcription-agent-go`, implementa un sistema de transcripción de audio agentivo en Go. Utiliza una estrategia de doble Gemini: un modelo primario y un modelo secundario complementario (resuelto automáticamente) generan transcripciones candidatas en paralelo. Luego, un agente juez basado en un modelo de lenguaje (LLM) compara ambas transcripciones y selecciona la más conservadora en caso de discrepancias, lo que mejora la precisión y fiabilidad del resultado final. Es útil para desarrolladores que necesitan transcripciones de audio robustas y flexibles, y es extensible mediante habilidades de agente adicionales, lo que permite integrarlo en flujos de trabajo con herramientas como Claude Code, Cursor o Codex.
npx skills add cyanxxy/transcription-agent-goInstalled? Explore more Investigación y análisis de datos skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Emite un candidato del modelo primario y otro de un modelo secundario complementario (resuelto automáticamente). El juez los compara y prefiere la redacción más conservadora cuando no coinciden.
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.