O que claw-in-chrome faz?
Conecte seus próprios modelos de IA à barra lateral do Chrome para automatizar tarefas do navegador e gerenciar dados diretamente pelo painel lateral.
Conecte seus próprios modelos de IA à barra lateral do Chrome para automatizar tarefas do navegador e gerenciar dados diretamente pelo painel lateral.
O skill 'claw-in-chrome' permite que desenvolvedores e usuários de agentes de IA conectem seus próprios modelos de linguagem (LLMs) à barra lateral do navegador Chrome, transformando o navegador em um hub de automação inteligente. Com ele, é possível executar tarefas como preenchimento de formulários, extração de dados de páginas web, navegação automatizada e gerenciamento de informações diretamente pelo painel lateral, sem a necessidade de trocar de janela ou aba. O skill é especialmente útil para quem deseja integrar modelos de IA locais ou de terceiros ao Chrome, oferecendo uma interface simplificada para interagir com o navegador de forma programática. Suporta a execução de comandos personalizados, manipulação do DOM e acesso a APIs do Chrome, tornando-se uma ferramenta versátil para automação web e assistência personalizada.
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Conecte seus próprios modelos de IA à barra lateral do Chrome para automatizar tarefas do navegador e gerenciar dados diretamente pelo painel lateral.
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.