O threadnote é um fluxo de trabalho local seguro para usar a OpenViking como contexto compartilhado e neutro para agentes durante o trabalho de desenvolvimento. Ele é intencionalmente limitado a documentação curada, memórias, habilidades e transferências. Não é um substituto para navegação de código-fonte e não indexa repositórios inteiros por padrão.
O Kashkovsky/threadnote define um fluxo de trabalho local seguro e focado para desenvolvedores que desejam usar a OpenViking como contexto compartilhado e neutro entre múltiplos agentes (como Claude Code, Cursor, Codex, etc.). Ele é projetado para fornecer um espaço controlado e confiável para memórias, habilidades, documentação curada e transferências (handoffs) entre agentes, evitando ruídos ou riscos de segurança. Diferente de indexadores de código-fonte, o threadnote não tenta analisar repositórios inteiros; ele se limita a contextos explicitamente preparados pelo usuário. Dessa forma, a ferramenta ajuda a manter a rastreabilidade e a segurança das informações, garantindo que agentes diferentes possam compartilhar conhecimentos e referências de forma consistente e segura, sem interferir em dados sensíveis ou detalhes de implementação que não estão no escopo definido.
npx skills add Kashkovsky/threadnoteInstalled? Explore more Escrita e Edição skills: steipete/notion, langchain-ai/langchain, bytedance/podcast-generation · View all 6 →
O threadnote é um fluxo de trabalho local seguro para usar a OpenViking como contexto compartilhado e neutro para agentes durante o trabalho de desenvolvimento. Ele é intencionalmente limitado a documentação curada, memórias, habilidades e transferências. Não é um substituto para navegação de código-fonte e não indexa repositórios inteiros por padrão.
Notion CLI/API for pages, Markdown content, data sources, files, comments, search, Workers, and raw API calls.
The agent engineering platform.
Use this skill when the user requests to generate, create, or produce podcasts from text content. Converts written content into a two-host conversational podcast audio format with natural dialogue.
Analyze and optimize tweets for maximum reach using Twitter's open-source algorithm insights. Rewrite and edit user tweets to improve engagement and visibility based on how the recommendation system ranks content.
Extracts and analyzes competitors' ads from ad libraries (Facebook, LinkedIn, etc.) to understand what messaging, problems, and creative approaches are working. Helps inspire and improve your own ad campaigns.
Context7 Platform -- Up-to-date code documentation for LLMs and AI code editors