O que OpenConstructionEstimate-DDC-CWICR faz?
Banco de dados multilingue aberto de custos de construção para Agentes de IA – 55 mil+ itens de trabalho, 27 mil+ recursos, 30 regiões. Pesquisa semântica via Qdrant vector DB
Banco de dados multilingue aberto de custos de construção para Agentes de IA – 55 mil+ itens de trabalho, 27 mil+ recursos, 30 regiões. Pesquisa semântica via banco vetorial Qdrant.
Este skill capacita agentes de IA (como Claude Code, Cursor, Codex) a consultar um vasto banco de dados multilingue de custos de construção, contendo mais de 55 mil itens de trabalho, 27 mil recursos e cobertura para 30 regiões diferentes. Sua principal utilidade é permitir que desenvolvedores e profissionais da construção civil realizem pesquisas inteligentes e semanticamente precisas sobre estimativas de custos, produtividade de mão de obra e preços de materiais, tudo através de linguagem natural. A skill utiliza o banco vetorial Qdrant para indexação e busca semântica, garantindo que os resultados sejam relevantes mesmo quando os termos da consulta não correspondem exatamente aos nomes técnicos. É compatível com as principais plataformas de agentes de IA (Claude Code, Cursor, Codex) e se integra diretamente ao ecossistema de dados abertos da iniciativa OpenConstructionEstimate.
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Banco de dados multilingue aberto de custos de construção para Agentes de IA – 55 mil+ itens de trabalho, 27 mil+ recursos, 30 regiões. Pesquisa semântica via Qdrant vector DB
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.