Que fait redpill ?
Red Pill — Analyse d'inventaire pilotée par la demande basée sur la Théorie des Contraintes, sous forme de compétence Claude et de moteur Python.
Red Pill — Analyse d'inventaire pilotée par la demande basée sur la Théorie des Contraintes, sous forme de compétence Claude et de moteur Python.
Red Pill est une compétence d'IA et un moteur Python qui applique la Théorie des Contraintes (TOC) à l'analyse d'inventaire. Elle aide les développeurs et les utilisateurs d'agents IA à identifier les goulets d'étranglement dans les chaînes d'approvisionnement en se concentrant sur la demande réelle plutôt que sur des prévisions statiques. En simulant des scénarios de flux tiré et en mettant en évidence les contraintes, elle permet une gestion proactive des stocks et une réduction des coûts. Conçue pour fonctionner avec Claude (via Claude Skills) et en Python autonome, Red Pill fournit des analyses exploitables directement dans l'environnement de l'agent, facilitant une prise de décision rapide et informée sur les réapprovisionnements et les niveaux de stock de sécurité.
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Red Pill — Analyse d'inventaire pilotée par la demande basée sur la Théorie des Contraintes, sous forme de compétence Claude et de moteur Python.
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.