Un runtime autónomo para agentes de IA en Windows, Linux y macOS. Ejecuta agentes declarativos en YAML con acceso integrado a más de 2600 conectores, incluyendo bases de datos, APIs, archivos, SSH, servicios en la nube, plataformas de mensajería y más. Sin necesidad de programar ni instalar.
Este skill proporciona el runtime autónomo `open-enthrium-ai-agent-runtime`, diseñado para ejecutar agentes de IA de forma declarativa en sistemas Windows, Linux y macOS. Su principal ventaja es que permite definir el comportamiento del agente mediante archivos YAML simples, eliminando la necesidad de escribir código o realizar instalaciones complejas. El runtime viene preconfigurado con una amplia biblioteca de más de 2600 conectores nativos que cubren bases de datos, APIs REST, sistemas de archivos, SSH, servicios cloud como AWS y Azure, plataformas de mensajería como Slack y Discord, y muchas otras integraciones empresariales. Esto lo hace ideal tanto para desarrolladores que buscan prototipar rápidamente agentes automatizados como para usuarios no técnicos que necesitan orquestar flujos de trabajo complejos. Al ser autónomo, no depende de un IDE o plataforma específica, ofreciendo máxima flexibilidad en entornos de producción, pruebas o desarrollo local.
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Un runtime autónomo para agentes de IA en Windows, Linux y macOS. Ejecuta agentes declarativos en YAML con acceso integrado a más de 2600 conectores—incluyendo bases de datos, APIs, archivos, SSH, servicios en la nube, plataformas de mensajería y más. Sin necesidad de programar ni instalar.
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.