Obsidian Vault Assistant é uma habilidade local-first para Codex e servidor MCP, projetada para quem deseja uma base de conhecimento Markdown pesquisável e de fácil manutenção.
Obsidian Vault Assistant é uma ferramenta local-first que combina uma habilidade para Codex com um servidor MCP (Model Context Protocol), voltada para usuários que prezam por uma base de conhecimento Markdown organizada e pesquisável. Ela descobre automaticamente vaults do Obsidian configurados e realiza buscas em um modelo de três camadas: Raw (dados brutos), Evidence/Middle (evidências e análises intermediárias) e Wiki (conhecimento estruturado). Ao localizar informações, a ferramenta lê apenas os capítulos relevantes, otimizando o uso de tokens e tempo. Uma característica fundamental é que cada alteração proposta é encenada para revisão explícita, garantindo controle total sobre as modificações no vault. Esta abordagem é ideal para desenvolvedores e pesquisadores que desejam integrar assistência inteligente de IA com seus vaults pessoais do Obsidian, mantendo a privacidade dos dados (local-first) e um fluxo de trabalho auditável.
npx skills add origami3521905038-hash/obsidian-vault-assistantInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Obsidian Vault Assistant é uma habilidade local-first para Codex e servidor MCP, projetada para pessoas que desejam uma base de conhecimento Markdown pesquisável e de fácil manutenção. Ela descobre vaults do Obsidian configurados, realiza buscas em um modelo de três camadas (Raw, evidence/middle e Wiki), lê apenas o capítulo relevante e encena cada alteração para revisão explícita.
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.