praxis は何をしますか?
ローカルファーストのRAGおよびエージェントスキルフレームワーク。ソース追跡可能なエージェントメモリを実現します。
ローカルファーストのRAGおよびエージェントスキルフレームワーク。ソース追跡可能なエージェントメモリを実現します。
sparkplug604/praxisは、ローカルファーストのRAG(Retrieval-Augmented Generation)とエージェントスキルを組み合わせたフレームワークです。このフレームワークの主な目的は、エージェントが使用するメモリの情報源を明確に追跡可能にすることです。開発者は、エージェントが参照したデータの出所を確認できるため、透明性と信頼性が向上します。主にClaude CodeやCursor、CodexなどのAIエージェントプラットフォーム上で動作し、ローカル環境にデータを保持するため、プライバシーとセキュリティにも配慮されています。SKILL.mdドキュメントに基づき、このフレームワークは、スキル定義、RAGデータソースの管理、エージェントメモリのトレーサビリティを提供します。
npx skills add sparkplug604/praxisInstalled? 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 →
ローカルファーストのRAGおよびエージェントスキルフレームワーク。ソース追跡可能なエージェントメモリを実現します。
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.