Motor semântico e planejador de consultas API-first para agentes de IA, que compila modelos YAML declarativos em SQL otimizado e específico para dialetos em BigQuery, PostgreSQL, Snowflake, ClickHouse, Dremio, Databricks, DuckDB e MySQL.
Este skill capacita agentes de IA a atuarem como uma camada semântica completa, permitindo que consultas em linguagem natural sejam traduzidas para SQL otimizado e específico para diversos bancos de dados. Através de modelos YAML declarativos, o agente pode definir entidades, relacionamentos e métricas, que são então compilados em consultas SQL eficientes para plataformas como BigQuery, PostgreSQL, Snowflake, ClickHouse, Dremio, Databricks, DuckDB e MySQL. Sua arquitetura API-first facilita a integração em pipelines de dados e ferramentas de BI, fornecendo um ponto único de governança e consistência para as consultas. O principal benefício para desenvolvedores e agentes é a abstração da complexidade de dialetos SQL, garantindo consultas otimizadas e seguras, além de permitir a reutilização de lógica de negócios em múltiplos sistemas.
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Motor semântico e planejador de consultas API-first para agentes de IA, que compila modelos YAML declarativos em SQL otimizado e específico para dialetos em BigQuery, PostgreSQL, Snowflake, ClickHouse, Dremio, Databricks, DuckDB e MySQL.
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.