portaljs は何をしますか?
🌀 AIネイティブなデータポータル構築フレームワーク。簡単な指示から完全なポータルを生成し、エージェントスキルを使って数分でデータセットをロード – 任意のバックエンド(CKAN、GitHub、Frictionless)に対応。
🌀 AIネイティブなデータポータル構築フレームワーク。簡単な指示から完全なポータルを生成し、エージェントスキルを使って数分でデータセットをロード – 任意のバックエンド(CKAN、GitHub、Frictionless)に対応。
datopian/portaljsは、AIエージェント(Claude Code、Cursor、Codexなど)と連携してデータポータルを迅速に構築・管理するためのフレームワークです。このスキルは、ユーザーが自然言語のブリーフを入力すると、完全なポータルのスキャフォールドを自動生成し、データセットの読み込みやメタデータ管理をエージェントに委任できます。CKAN、GitHub、Frictionlessなど、複数のバックエンドをサポートしており、既存のデータインフラと統合しながら、AIによる効率的なデータ公開を実現します。開発者は手動でテンプレートや設定を記述する手間が省け、データポータルのプロトタイプ作成から本番運用までを大幅に短縮できます。このスキールは、データジャーナリズム、オープンデータ公開、組織内データカタログなど、あらゆるデータ共有シナリオに適しています。
npx skills add datopian/portaljsInstalled? Explore more 研究&データ分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
🌀 AIネイティブなデータポータル構築フレームワーク。簡単な指示から完全なポータルを生成し、エージェントスキルを使って数分でデータセットをロード – 任意のバックエンド(CKAN、GitHub、Frictionless)に対応。
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.