¿Qué hace Campus-Intelligence-Dashboard-AI?
Panel de campus inteligente impulsado por IA con servicios estilo MCP, asistente Gemini AI, RAG de PDFs, búsqueda en biblioteca, eventos, menú de cafetería y avisos académicos.
Panel de campus inteligente impulsado por IA con servicios estilo MCP, asistente Gemini AI, RAG de PDFs, búsqueda en biblioteca, eventos, menú de cafetería y avisos académicos.
Este skill proporciona un dashboard de campus universitario con capacidades avanzadas de inteligencia artificial. Integra múltiples servicios estilo MCP (Model Context Protocol) y utiliza Gemini AI como asistente conversacional. Entre sus funcionalidades clave se incluyen la búsqueda mejorada con RAG en documentos PDF, consultas al catálogo de la biblioteca, visualización de eventos y menús de cafetería, así como la difusión de avisos académicos. Está diseñado para plataformas de agentes de IA como Claude Code, Cursor o Codex, ofreciendo una interfaz unificada para mejorar la experiencia estudiantil y administrativa. El sistema gestiona consultas en lenguaje natural y extrae información contextual de diversas fuentes de datos del campus.
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Panel de campus inteligente impulsado por IA con servicios estilo MCP, asistente Gemini AI, RAG de PDFs, búsqueda en biblioteca, eventos, menú de cafetería y avisos académicos.
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.