Compétences Pangolinfo — Compétences d'agent IA pour le commerce électronique Amazon (découverte de produits, exploration de niches, radar concurrentiel, optimisation de listings, scraping, recherche Google AI) propulsées par Pangolinfo MCP.
Les compétences Pangolinfo sont un ensemble d'outils d'agent IA spécialisés conçus pour automatiser et optimiser les opérations de commerce électronique sur Amazon. Elles permettent la découverte de produits, l'exploration de niches de marché, la veille concurrentielle, l'optimisation de listings produits, le scraping de données et l'intégration avec la recherche Google AI. Ces compétences sont alimentées par le protocole MCP (Model Context Protocol) de Pangolinfo, garantissant une intégration sécurisée et efficace avec les plateformes d'agents IA comme Claude Code, Cursor ou Codex. L'utilisateur peut ainsi déléguer des tâches complexes d'analyse de marché et de gestion de catalogue à l'agent, qui exécute les actions via des appels d'API standardisés. La documentation SKILL.md fournie détaille chaque compétence, ses prérequis techniques (tels que les clés API Amazon, Google), et les scénarios d'utilisation typiques pour les développeurs et les professionnels du e-commerce.
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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.