O que LLM-Apps faz?
Agentes de IA com suporte a múltiplos modelos
Agentes de IA com suporte a múltiplos modelos
Esta skill fornece agentes de IA configuráveis que suportam múltiplos modelos de linguagem (LLMs), permitindo que desenvolvedores e usuários alternem entre diferentes provedores ou arquiteturas de modelos sem alterar a lógica principal do agente. Ela é útil para cenários que exigem flexibilidade, como comparação de desempenho entre modelos, balanceamento de carga ou adaptação a requisitos específicos de tarefas. A skill funciona como uma camada de abstração sobre APIs de LLMs, integrando-se a plataformas como Claude Code, Cursor e Codex, onde o agente pode ser instruído a usar o modelo desejado via parâmetros de configuração. Com esta skill, é possível construir aplicações que utilizam desde modelos pequenos e rápidos até modelos grandes e especializados, tudo em um único fluxo de trabalho.
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Agentes de IA com suporte a múltiplos modelos
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.