O que skill-optimizer faz?
Otimize Habilidades de Agente usando dados de sessão e análise estática para encontrar lacunas de trigger, fluxos de trabalho fracos e correções P0/P1/P2
Otimiza Habilidades de Agente usando dados de sessão e análise estática para identificar lacunas de trigger, fluxos de trabalho fracos e correções P0/P1/P2
O Bennaco7539/skill-optimizer é uma skill para agentes de IA que analisa habilidades existentes (skills) com base em dados de sessão e análise estática. Ele detecta lacunas em triggers (acionadores), fluxos de trabalho ineficientes e vulnerabilidades, classificando as correções em prioridades P0 (crítico), P1 (alta) e P2 (média). Essa skill é útil para desenvolvedores que utilizam plataformas como Claude Code, Cursor ou Codex, ajudando a refinar e otimizar skills de agentes de forma automatizada. Ao processar logs de sessão e código-fonte, ela fornece recomendações práticas para melhorar a robustez, eficiência e confiabilidade dos agentes. O funcionamento baseia-se na leitura de arquivos de configuração e documentação de skills, combinada com heurísticas de análise de caminho de execução, resultando em um relatório priorizado de ações corretivas.
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Otimize Habilidades de Agente usando dados de sessão e análise estática para encontrar lacunas de trigger, fluxos de trabalho fracos e correções P0/P1/P2
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.