¿Qué hace ai-workflow-automator?
🤖 Automatiza pipelines de datos impulsados por IA convirtiendo instrucciones en lenguaje natural en flujos de trabajo estructurados, haciendo que las tareas complejas sean accesibles para todos los usuarios.
🤖 Automatiza pipelines de datos impulsados por IA convirtiendo instrucciones en lenguaje natural en flujos de trabajo estructurados, haciendo que las tareas complejas sean accesibles para todos los usuarios.
IMRANjar/ai-workflow-automator es una habilidad para agentes de IA que permite automatizar pipelines de datos mediante la conversión de instrucciones en lenguaje natural en flujos de trabajo estructurados. Está diseñada para desarrolladores, científicos de datos y usuarios no técnicos que desean simplificar tareas complejas de procesamiento de datos sin necesidad de escribir código manualmente. La habilidad es compatible con plataformas como Claude Code y Cursor, y funciona interpretando descripciones de usuario, dividiéndolas en pasos de workflow, y ejecutando acciones como transformaciones de datos, integraciones con APIs o procesos ETL. Su principal ventaja es reducir la fricción entre la idea y la ejecución, permitiendo a los usuarios centrarse en la lógica del negocio en lugar de en los detalles de implementación técnica.
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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.