O que knowhere faz?
Knowhere extrai, analisa e gera chunks estruturados prontos para Agentes de IA e RAG.
Knowhere extrai, analisa e gera chunks estruturados prontos para Agentes de IA e RAG.
Knowhere é uma skill do Ontos-AI projetada para extrair, analisar e estruturar chunks (fragmentos de texto) de grandes volumes de dados, tornando-os ideais para uso com Agentes de IA e sistemas de RAG (Retrieval-Augmented Generation). Ela simplifica o pipeline de preparação de dados ao converter documentos brutos em representações semânticas consistentes, eliminando a necessidade de etapas manuais complexas de pré-processamento. Compatível com ferramentas como Claude Code, Cursor e Codex, a skill utiliza técnicas de parsing avançadas para identificar e organizar informações relevantes, gerando saídas que podem ser diretamente ingeridas por bases vetoriais ou modelos de linguagem. Com foco em eficiência e modularidade, Knowhere é especialmente útil para desenvolvedores que precisam integrar fontes de dados não estruturados em aplicações de IA, garantindo que os chunks sejam semanticamente coerentes e otimizados para consultas contextuais.
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Knowhere extrai, analisa e gera chunks estruturados prontos para Agentes de IA e RAG.
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.