O que Scrapling faz?
Habilidade de agente ou repositório de ferramentas para IA-agentes, descoberto por meio de caça diária de habilidades entre modelos.
Habilidade de agente ou repositório de ferramentas para IA-agentes, descoberto por meio de caça diária de habilidades entre modelos.
O D4Vinci/Scrapling é um repositório de ferramentas para IA-agentes, descoberto por meio de uma caça diária de habilidades que abrange diferentes modelos de IA. Ele foi projetado para capacitar agentes de IA a extrair e processar informações de páginas da web de forma estruturada, utilizando técnicas de web scraping adaptadas para ambientes de agentes. A habilidade suporta plataformas como Claude Code, Cursor e Codex, permitindo que os agentes realizem tarefas como coleta de dados, monitoramento de mudanças em sites e automação de consultas web. O Scrapling integra-se perfeitamente ao fluxo de trabalho do agente, oferecendo uma interface simples para definir alvos de scraping, lidar com autenticação e parsear HTML, JSON ou XML. Sua utilidade principal está em fornecer uma maneira confiável e eficiente de transformar conteúdo web dinâmico em dados acionáveis para agentes de IA, sem a necessidade de intervenção manual constante.
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Habilidade de agente ou repositório de ferramentas para IA-agentes, descoberto por meio de caça diária de habilidades entre modelos.
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.