pi-shazam は何をしますか？
Piコーディングエージェント向けのコードベース認識拡張機能です。AIエージェント向けの分析ツールとフックを提供するとともに、MCP（Model Context Protocol）を介してCursor、Claude Code、Kimi-code、Trae、Qoder、Codebuddyなどの非Piエージェントでもpi-shazamと同等の完全なツールサポートを実現します。
Piコーディングエージェント向けのコードベース認識拡張機能。分析ツールとフックを提供し、MCP経由でCursor、Claude Code、Kimi-code、Trae、Qoder、Codebuddyなどの他のエージェントもpi-shazamと同等のツールサポートを利用可能にします。
gjczone/pi-shazamは、Piコーディングエージェントにネイティブのコードベース認識機能を提供する拡張機能です。これにより、コードベースの解析ツールやAIエージェント向けフックが利用可能になり、開発の効率と正確性が向上します。さらに、MCP（Model Context Protocol）をサポートする非Piエージェント（例：Cursor、Claude Code、Kimi-code、Trae、Qoder、Codebuddy）でも、pi-shazamと同等のツールサポートを実現します。このプラグインは、コード分析、リファクタリング、依存関係の理解を支援し、AI駆動の開発ワークフローを強化します。Piエージェント以外のユーザーも、MCPを通じてこれらの機能を活用できる点が大きな利点です。
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Piコーディングエージェント向けのコードベース認識拡張機能です。AIエージェント向けの分析ツールとフックを提供するとともに、MCP（Model Context Protocol）を介してCursor、Claude Code、Kimi-code、Trae、Qoder、Codebuddyなどの非Piエージェントでもpi-shazamと同等の完全なツールサポートを実現します。
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.