O que multai faz?
Plataforma genérica de orquestração multi-IA: mecanismo Playwright, 7 plataformas de IA, limitador de taxa, fallback de agente (browser-use), comparador, habilidades de pesquisador de soluções e pesquisador de paisagem.
Plataforma genérica de orquestração multi-IA: mecanismo Playwright, 7 plataformas de IA, limitador de taxa, fallback de agente (browser-use), comparador, habilidades de pesquisador de soluções e pesquisador de paisagem.
O alo-exp/multai é uma plataforma de orquestração multi-IA projetada para desenvolvedores e agentes de IA que precisam coordenar múltiplos modelos de linguagem grandes ou plataformas de IA. Esta skill oferece suporte a 7 plataformas de IA diferentes, permitindo que você roteie solicitações e compare respostas automaticamente. Ela inclui um mecanismo Playwright para automação de navegador e interações web, um limitador de taxa para gerenciar o uso de API, e um sistema de fallback de agente que utiliza browser-use para quando uma plataforma principal falha. Além disso, possui um comparador para avaliar e contrastar resultados de diferentes fontes de IA, e habilidades especializadas de pesquisador de soluções e pesquisador de paisagem para explorar possíveis soluções técnicas ou mapear o ecossistema de uma tecnologia. É útil para cenários como testes de diferentes modelos, geração de conteúdo diversificado, análise comparativa de serviços de IA, e automação de pesquisas em múltiplas fontes.
npx skills add alo-exp/multaiInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Plataforma genérica de orquestração multi-IA: mecanismo Playwright, 7 plataformas de IA, limitador de taxa, fallback de agente (browser-use), comparador, habilidades de pesquisador de soluções e pesquisador de paisagem.
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.