O que smart-coding-mcp faz?
🧠 Aprimore a busca de código com indexação semântica inteligente, capacitando assistentes de IA a encontrar código relevante de forma rápida e precisa em seus projetos.
🧠 Aprimore a busca de código com indexação semântica inteligente, capacitando assistentes de IA a encontrar código relevante de forma rápida e precisa em seus projetos.
O ArnoldoSQ/smart-coding-mcp é uma skill que melhora a busca de código ao utilizar indexação semântica inteligente, permitindo que assistentes de IA como Claude Code, Cursor e Codex localizem rapidamente trechos de código relevantes em projetos de software. Diferente de buscas tradicionais baseadas em palavras-chave, essa skill entende o significado e o contexto do código, oferecendo resultados mais precisos e reduzindo o tempo de desenvolvimento. Compatível com plataformas MCP (Model Context Protocol), ela se integra facilmente ao fluxo de trabalho do desenvolvedor, analisando repositórios e gerando índices semânticos que são consultados por agentes de IA. Isso é útil para desenvolvedores que precisam encontrar funções, classes ou padrões específicos sem depender de buscas manuais ou memorização de toda a base de código, aumentando a produtividade e a eficiência na navegação de projetos complexos.
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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.