Que fait log-ai-assistant ?
Dépôt de compétence d'agent IA récemment mis à jour : Dlalmlurn/log-ai-assistant
Assistant IA pour logs : analyse et suggestion de solutions aux erreurs système et applicatives.
Ce skill est un assistant intelligent dédié à l'analyse des logs système et applicatifs. Il aide les développeurs et les ingénieurs à interpréter rapidement les erreurs complexes en détectant les patterns récurrents, en suggérant des causes probables et en proposant des correctifs éprouvés. Compatible avec les agents IA de Claude Code, Cursor et Codex, il se base sur le fichier SKILL.md pour fournir des instructions structurées. L'utilisateur peut lui soumettre des logs bruts, et l'assistant répond avec une analyse détaillée, des extraits de documentation pertinents et des commandes de résolution. Cela accélère le debugging et réduit le temps d'arrêt des applications en production.
npx skills add Dlalmlurn/log-ai-assistantInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Dépôt de compétence d'agent IA récemment mis à jour : Dlalmlurn/log-ai-assistant
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.