AIエージェント向けのすぐに使えるエンタープライズコンテキストブレイン — Graph RAG、WebGL 3Dコンソール、ワンクリックDockerデプロイ
このスキルは、エンタープライズ向けのコンテキスト認識型AIエージェントを構築するための即戦力ソリューションです。Graph RAG（グラフベース検索拡張生成）技術を活用し、大規模な企業データから関連情報を効率的に取得・構造化します。また、WebGLベースの3Dコンソールが付属しており、知識グラフやデータ関係を視覚的に探索できます。Docker Composeによるワンクリックデプロイに対応しており、Claude Code、Codex、Gemini、Cursor、Cline、Windsurf、MCPサーバーなど、主要なAIエージェントプラットフォームとシームレスに連携します。セットアップが迅速で、エンタープライズ規模の文脈理解が求められるタスクに最適です。
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AIエージェント向けのすぐに使えるエンタープライズコンテキストブレイン — Graph RAG、WebGL 3Dコンソール、ワンクリックDockerデプロイ
ソース: https://github.com/MARUCIE/cognebula-enterprise
直近24時間以内にプッシュされたGitHubリポジトリから発見。エージェントスキル、Claude/Codex/Geminiワークフロー、MCPツール、および関連するAIエージェント自動化に焦点を当てています。
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.