Gerencie arquivos project.md com uma única ferramenta CLI para rastrear tarefas e coordenar o trabalho entre humanos e agentes de IA, sem bancos de dados ou serviços externos.
O Liny9941/projectsmd é uma ferramenta de linha de comando (CLI) que simplifica o gerenciamento de arquivos `project.md`, permitindo que desenvolvedores e agentes de IA (como Claude, Codex e Gemini) acompanhem tarefas e coordenem atividades de forma colaborativa. Ao contrário de soluções que dependem de bancos de dados ou serviços externos, esta skill utiliza exclusivamente arquivos Markdown locais, garantindo simplicidade, portabilidade e total controle sobre os dados do projeto. É ideal para fluxos de trabalho automatizados com agentes, pois oferece comandos diretos para adicionar, atualizar e listar tarefas, funcionando como um "todolist" versionado que humanos e IAs podem manipular simultaneamente. Descoberta a partir de repositórios GitHub recentes focados em automação de agentes, MCP tooling e workflows de Claude/Codex/Gemini, esta ferramenta se destaca por sua abordagem leve e sem dependências, sendo facilmente integrável a pipelines de CI/CD e assistentes de código.
npx skills add Liny9941/projectsmdInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Gerencie arquivos project.md usando uma única ferramenta CLI para rastrear tarefas e coordenar o trabalho entre humanos e agentes de IA, sem bancos de dados ou serviços externos.
Fonte: https://github.com/Liny9941/projectsmd
Descoberto a partir de repositórios GitHub enviados nas últimas 24 horas para skills de agentes, workflows Claude/Codex/Gemini, ferramentas MCP e automação adjacente de agentes de IA.
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.