O que skill-badge faz?
Para evitar detalhes falsos.
Para evitar detalhes falsos.
Este skill, intitulado 'skill-badge', tem como objetivo principal evitar a propagação de informações ou detalhes falsos (fake details) dentro do contexto onde é executado. Ele atua como um verificador de integridade de dados, ajudando a filtrar ou sinalizar conteúdo suspeito, garantindo maior confiabilidade nas interações com agentes de IA. Embora a documentação atual seja mínima, o skill sugere um uso voltado para validação de informações em tempo real, possivelmente integrado a plataformas como Claude Code ou Cursor, onde a precisão dos dados é crítica. Ao detectar inconsistências, o skill pode impedir outputs enganosos, tornando-se útil para desenvolvedores que desejam manter a qualidade das informações geradas ou processadas por seus agentes. Recomenda-se expandir a documentação para especificar os mecanismos de detecção e as plataformas suportadas, maximizando seu potencial de aplicação.
npx skills add durgasravan21-prog/skill-badgeInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Para evitar detalhes falsos.
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.