O que catalyst faz?
Workspace do Claude Code eficiente em tokens com agentes paralelos e memória persistente. Fluxo de trabalho: Pesquisar → Planejar → Implementar → Validar.
Workspace do Claude Code eficiente em tokens com agentes paralelos e memória persistente. Fluxo de trabalho: Pesquisar → Planejar → Implementar → Validar.
O `coalesce-labs/catalyst` é um skill para o Claude Code que transforma seu ambiente de desenvolvimento em um workspace token-efficiente, capaz de executar múltiplos agentes em paralelo e manter memória persistente entre sessões. Ele organiza o fluxo de trabalho de desenvolvimento em quatro etapas principais: Pesquisar, Planejar, Implementar e Validar, garantindo que cada ciclo de desenvolvimento seja concluído de forma estruturada e com baixo consumo de tokens. O skill é especialmente útil para desenvolvedores que trabalham com projetos complexos no Claude Code, pois permite que agentes paralelos colaborem em diferentes partes do código simultaneamente, enquanto a memória persistente mantém o contexto e as decisões de projeto entre execuções. Com base no SKILL.md, o catalyst atua como um orquestrador inteligente, gerenciando a alocação de tarefas, o estado do projeto e a eficiência de custo de tokens, tudo dentro do ecossistema do Claude Code. Isso resulta em menos interrupções, maior produtividade e um processo de desenvolvimento mais previsível.
npx skills add coalesce-labs/catalystInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Workspace do Claude Code eficiente em tokens com agentes paralelos e memória persistente. Fluxo de trabalho: Pesquisar → Planejar → Implementar → Validar.
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.