O que EvoNet-AI-Core faz?
Agente de Segurança Autônomo baseado em IA que utiliza LLMs, RAG e Grafos de Conhecimento para análise automatizada de CVEs e correção automática.
Agente de Segurança Autônomo baseado em IA que utiliza LLMs, RAG e Grafos de Conhecimento para análise automatizada de CVEs e correção automática.
O phonghhd/EvoNet-AI-Core é um agente de segurança autônomo de IA projetado para automatizar a análise de vulnerabilidades (CVEs) e a geração de patches corretivos. Ele combina Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs), Recuperação com Geração Aumentada (RAG) e Grafos de Conhecimento para entender profundamente o contexto de segurança de um sistema. Sua principal vantagem é reduzir o tempo de resposta a vulnerabilidades, desde a detecção até a aplicação de correções, sem intervenção manual. A ferramenta é compatível com plataformas como Claude Code, Cursor e Codex, e opera analisando CVEs publicadas, buscando informações relevantes em bases de conhecimento e gerando patches de código automaticamente, utilizando o grafo de conhecimento para mapear dependências e impactos.
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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.