Cérebro de contexto empresarial pronto para uso em agentes de IA — Graph RAG, console 3D WebGL, implantação Docker com um clique
O MARUCIE/cognebula-enterprise é um skill de agente de IA projetado para fornecer um cérebro de contexto empresarial pronto para uso, permitindo que agentes como Claude, Codex e Gemini acessem e raciocinem sobre grandes volumes de dados organizacionais. Ele combina Graph RAG (Graph Retrieval-Augmented Generation) para consultas contextuais precisas, um console 3D WebGL para visualização interativa de dados e implantação Docker com um clique para configuração rápida. Este skill é útil para desenvolvedores e empresas que precisam de uma solução escalável e de baixo custo para integrar conhecimento empresarial em fluxos de trabalho de IA, suportando plataformas como Claude Code, Cursor e Codex. Baseado em repositórios GitHub recentes, ele é ideal para automação de agentes de IA, ferramentas MCP e pipelines de raciocínio.
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Cérebro de contexto empresarial pronto para uso em agentes de IA — Graph RAG, console 3D WebGL, implantação Docker com um clique
Fonte: https://github.com/MARUCIE/cognebula-enterprise
Descoberto a partir de repositórios GitHub enviados nas últimas 24 horas para skills de agentes, fluxos de trabalho Claude/Codex/Gemini, ferramentas MCP e automação de agente de IA adjacente.
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.