O que sistema-wiki-ai faz?
Sistema wiki para agentes de IA com busca semântica (LanceDB + bge-m3), workflows atômicos INGEST/QUERY/LINT e integração com habilidades OpenClaw.
Sistema wiki para agentes de IA com busca semântica (LanceDB + bge-m3), workflows atômicos INGEST/QUERY/LINT e integração com habilidades OpenClaw.
Este skill fornece um sistema wiki completo e inteligente para agentes de IA, permitindo ingestão, consulta e linting de documentos de forma atômica. Ele utiliza o LanceDB como banco de dados vetorial e o modelo bge-m3 para busca semântica altamente precisa, ideal para agentes que precisam acessar conhecimento estruturado de forma rápida e relevante. Suportado por plataformas como Claude Code, Cursor e Codex, o skill organiza o fluxo de trabalho em três comandos principais: INGEST (adicionar documentos), QUERY (buscar por similaridade semântica) e LINT (validar e limpar dados). A integração com o ecossistema OpenClaw permite que o agente execute essas operações como habilidades modulares, facilitando a manutenção de uma base de conhecimento viva e verificável. Com este sistema, desenvolvedores podem construir agentes que aprendem e recuperam informações de maneira eficiente, sem depender de consultas estáticas ou bancos de dados complexos.
npx skills add giovannifrontera/ai-wiki-systemInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Sistema wiki para agentes de IA com busca semântica (LanceDB + bge-m3), workflows atômicos INGEST/QUERY/LINT e integração com habilidades OpenClaw.
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.