Que fait sniff ?
🤖 Déployez facilement des agents IA auto-hébergés à l'aide de simples configurations YAML, garantissant aucune dépendance à un fournisseur et un contrôle total sur vos workflows IA.
🤖 Déployez facilement des agents IA auto-hébergés à l'aide de simples configurations YAML, garantissant aucune dépendance à un fournisseur et un contrôle total sur vos workflows IA.
Kaichera/sniff est une compétence open source conçue pour le déploiement simplifié d'agents IA auto-hébergés. Elle permet aux développeurs et utilisateurs avancés de définir des agents IA entièrement personnalisables via des fichiers de configuration YAML, évitant ainsi tout verrouillage propriétaire. Cette compétence offre un contrôle total sur l'infrastructure, les modèles utilisés et les workflows, ce qui est essentiel pour les environnements où la souveraineté des données et la sécurité sont primordiales. Elle fonctionne avec les plateformes d'agents IA les plus courantes, comme Claude Code, Cursor et Codex, s'intégrant facilement dans les pipelines CI/CD existants. Le processus est simple : l'utilisateur rédige un fichier YAML décrivant les capacités, les limites et les connexions de l'agent, puis la compétence génère et déploie automatiquement l'agent correspondant.
npx skills add Kaichera/sniffInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
🤖 Déployez facilement des agents IA auto-hébergés à l'aide de simples configurations YAML, garantissant aucune dépendance à un fournisseur et un contrôle total sur vos workflows IA.
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.