O que claude-prompts faz?
Habilidade de banco de dados e construtor de prompts de IA para Claude Code. Mais de 2.500 prompts selecionados em 19 categorias e 17 modelos de IA.
Habilidade de banco de dados e construtor de prompts de IA para Claude Code. Mais de 2.500 prompts selecionados em 19 categorias e 17 modelos de IA.
Esta skill fornece um banco de dados abrangente de prompts de IA cuidadosamente selecionados e um construtor de prompts integrado para uso com Claude Code. Com mais de 2.500 prompts organizados em 19 categorias, ela suporta 17 modelos de IA diferentes, tornando-se uma ferramenta versátil para desenvolvedores e usuários de agentes de IA que desejam otimizar suas interações com modelos de linguagem. A skill permite pesquisar, filtrar e combinar prompts de forma eficiente, além de oferecer um construtor visual para criar novos prompts personalizados. Ela é particularmente útil para quem trabalha com Claude Code, pois se integra perfeitamente ao ambiente de linha de comando, permitindo acesso rápido a prompts pré-definidos para tarefas como codificação, escrita criativa, análise de dados, e muito mais. O funcionamento é simples: o usuário pode buscar por categoria ou palavra-chave, visualizar prompts completos, e adaptá-los conforme necessário, tudo dentro do fluxo de trabalho do terminal.
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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.