O que bikescout faz?
Planeje rotas de MTB, estrada, e-bike e gravel com dados de trilha MCP, previsão de perigos e conselhos de configuração de equipamento.
Planeje rotas de MTB, estrada, e-bike e gravel com dados de trilha MCP, previsão de perigos e conselhos de configuração de equipamento.
O Europeanbeechresearch382/bikescout é uma habilidade de agente de IA projetada para entusiastas de ciclismo que desejam planejar rotas personalizadas para mountain bike (MTB), estrada, e-bike e gravel. Ele utiliza dados de trilhas do protocolo MCP (Machine Connect Protocol) para fornecer informações precisas sobre terrenos, elevações e condições das vias. Além disso, a habilidade inclui funcionalidades de previsão de perigos, alertando sobre possíveis obstáculos ou áreas de risco ao longo do percurso, e oferece recomendações de configuração de equipamento com base no tipo de rota, clima e nível de dificuldade. Isso a torna uma ferramenta valiosa para ciclistas que buscam otimizar seu desempenho e segurança, integrando-se perfeitamente com plataformas como Claude Code, Cursor, Codex e outros agentes compatíveis com MCP.
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Planeje rotas de MTB, estrada, e-bike e gravel com dados de trilha MCP, previsão de perigos e conselhos de configuração de equipamento.
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.