Obsidian Vault Assistant est une compétence Codex et un serveur MCP conçus pour les personnes souhaitant une base de connaissances Markdown interrogeable et maintenable. Il découvre les coffrets Obsidian configurés, effectue des recherches sur un modèle à trois couches (Brut, preuve/intermédiaire et Wiki), lit uniquement le chapitre pertinent et met chaque modification en attente pour un examen explicite.
Obsidian Vault Assistant est une compétence locale-first pour Codex, qui fonctionne également comme un serveur MCP (Model Context Protocol). Elle est destinée aux utilisateurs d'Obsidian qui souhaitent gérer une base de connaissances Markdown structurée et interrogeable. La compétence découvre automatiquement les coffrets Obsidian configurés et les organise selon un modèle à trois couches : une couche 'Brute' pour les notes non filtrées, une couche 'Preuve/Intermédiaire' pour l'analyse, et une couche 'Wiki' pour les connaissances consolidées. Lors de l'interrogation, elle lit uniquement le chapitre pertinent, ce qui améliore l'efficacité et la pertinence des réponses. De plus, chaque modification proposée est mise en file d'attente pour un examen explicite par l'utilisateur, garantissant un contrôle total sur le contenu. Cette approche locale et sécurisée permet de maintenir une base de connaissances fiable sans dépendre de services cloud.
npx skills add origami3521905038-hash/obsidian-vault-assistantInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Obsidian Vault Assistant est une compétence Codex et un serveur MCP conçus pour les personnes souhaitant une base de connaissances Markdown interrogeable et maintenable. Il découvre les coffrets Obsidian configurés, effectue des recherches sur un modèle à trois couches (Brut, preuve/intermédiaire et Wiki), lit uniquement le chapitre pertinent et met chaque modification en attente pour un examen explicite.
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.