LLM Wiki Canvas
Lisez et suivez la compétence canonique inter-Agent dans ../../../.agents/skills/llm-wiki-canvas/SKILL.md. Résolvez ses fichiers de support depuis .agents/skills/llm-wiki-canvas/ à la racine du dépôt.
Compilateur visuel et atelier de révision local d'abord pour connaissances en Markdown gérées par Agent
LLM Wiki Canvas est un compilateur visuel et un atelier de révision local d'abord conçu pour les connaissances en Markdown gérées par des agents d'IA. Il permet aux agents de compiler un ensemble de fichiers Markdown en une représentation visuelle interactive en forme de toile (canvas), facilitant la navigation, la révision et l'édition collaborative de la base de connaissances. L'outil est particulièrement utile pour les équipes de développeurs et les agents qui gèrent de grandes documentations techniques, wiki ou projets de notes interconnectées. Il s'appuie sur des fichiers locaux, priorise la confidentialité des données, et fonctionne sans dépendance à un service cloud externe. Son flux de travail repose sur un fichier SKILL.md canonique et des fichiers de support situés dans `.agents/skills/llm-wiki-canvas/` à la racine du dépôt.
npx skills add chicogong/llm-wiki-canvasInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Lisez et suivez la compétence canonique inter-Agent dans ../../../.agents/skills/llm-wiki-canvas/SKILL.md. Résolvez ses fichiers de support depuis .agents/skills/llm-wiki-canvas/ à la racine du dépôt.
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.