Plataforma de RAG agentic multi-domínio do Wiii Lab. Utiliza FastAPI, LangGraph, Gemini, PostgreSQL, Neo4j e Tauri v2 para desktop. Possui 6016 testes.
O Wiii é uma plataforma de RAG (Retrieval-Augmented Generation) agentic e multi-domínio, desenvolvida pelo Wiii Lab. Ela combina FastAPI, LangGraph, Gemini, PostgreSQL e Neo4j para fornecer uma arquitetura robusta e modular, ideal para construir sistemas de busca e geração de respostas que operam em múltiplos domínios de conhecimento. Além disso, conta com uma interface desktop construída com Tauri v2, oferecendo uma experiência nativa e leve. Com uma suíte de 6016 testes, a plataforma prioriza confiabilidade e qualidade de código. O Wiii é útil para desenvolvedores que precisam de uma base pronta para criar agentes inteligentes de busca e recuperação de informações, integrando-se facilmente a bancos de dados relacionais e grafos. Ele também pode ser executado em diversos ambientes, sendo compatível com as principais ferramentas de agentes de IA, como Claude Code, Cursor e Codex, graças ao seu design baseado em LangGraph e FastAPI.
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Wiii - Plataforma de RAG Agentic Multi-domínio do Wiii Lab. FastAPI + LangGraph + Gemini + PostgreSQL + Neo4j. Tauri v2 desktop. 6016 testes.
Fonte: https://github.com/meiiie/wiii
Descoberto durante a caçada diária de skills de agentes no awesomeskills.dev.
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.