Almacena grafos de conocimiento persistentes para asistentes de codificación de IA mediante una configuración local con Docker, búsqueda híbrida y extracción de entidades.
Esta habilidad, basada en el repositorio `gerrielxxvii307/allan-mcp-memory-code`, proporciona un mecanismo de memoria persistente para asistentes de codificación de IA (como Claude Code, Cursor, Codex, etc.) utilizando una base de datos de grafos de conocimiento. Permite almacenar, recuperar y conectar información contextual sobre proyectos, dependencias, patrones de código y decisiones técnicas a lo largo del tiempo. Su funcionamiento se apoya en una configuración local con Docker Compose, que levanta servicios como Neo4j (para el grafo), Weaviate (para búsqueda híbrida) y un extractor de entidades basado en NLP. La habilidad expone herramientas MCP (Model Context Protocol) para que el agente pueda guardar hechos, buscar nodos relacionados, y extraer entidades automáticamente de fragmentos de código o documentación. Es particularmente útil para mantener coherencia en proyectos grandes, compartir contexto entre sesiones y evitar olvidar detalles clave del desarrollo.
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Almacena grafos de conocimiento persistentes para asistentes de codificación de IA mediante una configuración local con Docker, búsqueda híbrida y extracción de entidades.
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.