O que jarvis-ai faz?
Automatize tarefas do sistema e permita interação por voz com um assistente de IA local, com reconhecimento facial e detecção de humor.
Automatize tarefas do sistema e permita interação por voz com um assistente de IA local, com reconhecimento facial e detecção de humor.
Este skill fornece um assistente de IA local chamado Jarvis, capaz de automatizar tarefas do sistema e interagir por voz. Ele integra reconhecimento facial para identificar usuários e detecção de humor para adaptar respostas com base no estado emocional percebido. Útil para desenvolvedores que desejam um assistente pessoal executando localmente, sem depender de serviços em nuvem, suportando plataformas como Windows, macOS e Linux. O skill utiliza processamento de áudio, visão computacional e scripts de automação para executar comandos do sistema, controlar aplicativos e responder a entradas de voz.
npx skills add Bombblastchrysanthemumlacustre304/jarvis-aiInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Automatize tarefas do sistema e permita interação por voz com um assistente de IA local, com reconhecimento facial e detecção de humor.
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.