O que datarobot-agent-skills faz?
Habilidades de agente que trazem as capacidades da plataforma DataRobot para seus agentes de codificação.
Habilidades de agente que trazem as capacidades da plataforma DataRobot para seus agentes de codificação.
Este skill, `datarobot-oss/datarobot-agent-skills`, integra a plataforma DataRobot diretamente em agentes de codificação baseados em IA, como Claude Code, Cursor ou Codex. Ele permite que esses agentes realizem tarefas como criar e gerenciar projetos de machine learning, fazer previsões, analisar dados e interagir com modelos já treinados — tudo por meio de comandos naturais ou chamadas de API. A utilidade principal é acelerar o ciclo de desenvolvimento de ML, permitindo que engenheiros e cientistas de dados iterem mais rapidamente sem sair do ambiente de codificação. O skill funciona encapsulando a API do DataRobot em uma interface amigável para o agente, que automaticamente lida com autenticação, serialização de dados e mapeamento de comandos para endpoints específicos da plataforma. É especialmente útil para equipes que já utilizam DataRobot como sua plataforma central de ML e buscam maior automação e eficiência no fluxo de trabalho de desenvolvimento.
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Habilidades de agente que trazem as capacidades da plataforma DataRobot para seus agentes de codificação.
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.