O que jira-skill faz?
Plugin de agente de IA para Jira — ferramentas de linha de comando para issues, registros de trabalho, sprints e mais | Servidor/DC & Cloud
Plugin de agente de IA para Jira — ferramentas de linha de comando para issues, registros de trabalho, sprints e mais | Servidor/DC & Cloud
O netresearch/jira-skill é um plugin para agentes de IA, como Claude Code, que fornece um conjunto de ferramentas de linha de comando para interagir com o Jira. Ele permite que agentes de IA criem, visualizem, atualizem e pesquisem issues, gerenciem registros de trabalho (worklogs), lidem com sprints e realizem outras operações comuns no Jira diretamente do terminal. A habilidade é compatível tanto com versões de servidor/data center (Server/DC) quanto com a nuvem (Cloud) do Jira, oferecendo uma interface unificada. Ela se baseia na documentação do SKILL.md para definir comandos, exemplos e configurações, tornando fácil para um agente de IA entender e executar tarefas no Jira sem a necessidade de uma interface gráfica. Útil para desenvolvedores e equipes de DevOps que desejam automatizar fluxos de trabalho de gerenciamento de projetos, integrar tarefas do Jira em pipelines de CI/CD ou simplesmente gerenciar projetos de forma mais eficiente usando comandos de texto.
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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.