Uma plataforma de descoberta de empregos com múltiplos agentes alimentada por IA, que analisa currículos, pesquisa dinamicamente quadros de empregos globais e usa LLMs avançados para corresponder semanticamente candidatos a cargos, gerando cartas de apresentação personalizadas e análises de lacunas de habilidades.
O CareerAgent-AI é uma plataforma sofisticada de descoberta de empregos baseada em múltiplos agentes de IA, projetada para automatizar e aprimorar o processo de busca de emprego. Ele analisa currículos de candidatos, realiza pesquisas dinâmicas em quadros de empregos globais e utiliza Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) para realizar correspondência semântica entre candidatos e cargos. A ferramenta gera cartas de apresentação personalizadas e fornece análises detalhadas das lacunas de habilidades, auxiliando candidatos a se prepararem melhor para suas candidaturas. O CareerAgent-AI suporta integrações flexíveis com várias plataformas de emprego e é particularmente útil para candidatos que desejam otimizar sua busca de emprego com assistência inteligente. Sua arquitetura modular permite que agentes especializados colaborem para tarefas como processamento de currículos, busca de empregos e correspondência de habilidades, tudo explicado em sua documentação SKILL.md.
npx skills add abdulah-naeem/CareerAgent-AIInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Uma plataforma de descoberta de empregos com múltiplos agentes alimentada por IA, que analisa currículos, pesquisa dinamicamente quadros de empregos globais e usa LLMs avançados para corresponder semanticamente candidatos a cargos, gerando cartas de apresentação personalizadas e análises de lacunas de habilidades.
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.