Brewcode - plataforma de desenvolvimento completa para Claude Code: tarefas de foco infinitas com transferência automática de contexto, otimização de prompts, criação de habilidades/agentes, revisões de código com quórum, gerenciamento de regras de projeto e persistência de conhecimento
Brewcode é uma plataforma de desenvolvimento abrangente projetada para Claude Code, que oferece recursos avançados como tarefas de foco infinitas com transferência automática de contexto, garantindo que a AI mantenha continuidade mesmo em projetos complexos. Ele inclui otimização de prompts para melhorar a eficiência das interações, além de ferramentas para criar e gerenciar habilidades (skills) e agentes personalizados. A plataforma também suporta revisões de código com quórum, onde múltiplas instâncias de AI colaboram para aprovar ou revisar alterações, e fornece gerenciamento de regras de projeto para manter consistência. Com persistência de conhecimento embutida, ele permite que o Claude Code retenha informações entre sessões, tornando-o ideal para desenvolvimento de software em larga escala com equipes de AI.
npx skills add kochetkov-ma/claude-brewcodeInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Brewcode - plataforma de desenvolvimento completa para Claude Code: tarefas de foco infinitas com transferência automática de contexto, otimização de prompts, criação de habilidades/agentes, revisões de código com quórum, gerenciamento de regras de projeto e persistência de conhecimento
This repo contains 2 individual skills — each has its own dedicated page.
Optimizes Claude Code memory files in 4 interactive steps: removes duplicates, migrates rules to CLAUDE.md/rules files, compresses remaining entries, validates with cleanup. Typical reduction: 30-50% on token count.
Optimizes text, prompts, and documentation for LLM token efficiency. Applies 41 research-backed rules across 6 categories: Claude behavior, token efficiency, structure, reference integrity, perception, and LLM comprehension. Use when optimizing prompts, reducing tokens, compressing verbose docs, or improving LLM instruction quality.
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.