O que jarvis-ai-assistant faz?
Um assistente pessoal de IA construído com LangChain, Ollama e Python para automação de desktop, chamada inteligente de ferramentas, memória e interação por voz.
Um assistente pessoal de IA construído com LangChain, Ollama e Python para automação de desktop, chamada inteligente de ferramentas, memória e interação por voz.
Este assistente de IA pessoal, ranadheerravanam/jarvis-ai-assistant, é construído com LangChain, Ollama e Python, projetado para automação de desktop, chamada inteligente de ferramentas, memória contextual e interação por voz. Ele permite que desenvolvedores e usuários finais controlem tarefas do desktop por meio de comandos naturais de voz ou texto, utilizando ferramentas personalizadas para ações como abrir aplicativos, gerenciar arquivos e pesquisar na web. O assistente integra LangChain para orquestração de cadeias e agentes, Ollama para modelos de linguagem locais, e inclui suporte a memória de curto e longo prazo. É útil para aumentar a produtividade pessoal, automação de fluxos de trabalho e experimentação com agentes de IA locais. Recomendado para uso em sistemas Linux, macOS e Windows, com dependências Python.
npx skills add ranadheerravanam/jarvis-ai-assistantUm assistente pessoal de IA construído com LangChain, Ollama e Python para automação de desktop, chamada inteligente de ferramentas, memória e interação por voz.
ElevenLabs text-to-speech with mac-style say UX.
Oracle CLI second-model review/debug/refactor/design with selected files, dry-run token checks, API or browser engine.
Capture and automate macOS UI with the Peekaboo CLI.
Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".
Build a throwaway prototype to flesh out a design — a runnable terminal app for state/business-logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route.
Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".