O que LLM_Agent faz?
🤖 Construa um agente de IA local que pesquisa a web em tempo real, garantindo privacidade e entregando respostas atualizadas diretamente na sua máquina.
🤖 Construa um agente de IA local que pesquisa a web em tempo real, garantindo privacidade e entregando respostas atualizadas diretamente na sua máquina.
O Emiola033/LLM_Agent é uma skill para agentes de IA que permite construir um agente local capaz de realizar pesquisas na web em tempo real, com foco em privacidade e respostas atualizadas. Suporta plataformas como Claude Code, Cursor e Codex, executando diretamente no ambiente do usuário. A habilidade é útil para desenvolvedores que precisam de um assistente de IA que busque informações online sem depender de serviços externos ou enviar dados sensíveis. Baseado em sua documentação SKILL.md, o agente utiliza ferramentas de busca web (como APIs ou scrapers) integradas a um modelo de linguagem local, garantindo que as consultas sejam processadas localmente e os resultados retornados de forma rápida e segura.
npx skills add Emiola033/LLM_AgentInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
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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.