Comandos de barra, estruturas mentais e recursos de engenharia de prompt para Claude Code — fundamentados em pesquisa sobre LLMs
Este skill, rolandtolnay/llm-toolkit, é um conjunto de recursos para o Claude Code que visa aprimorar a interação com o modelo por meio de comandos de barra (slash commands), frameworks mentais e técnicas de engenharia de prompt. Baseado em pesquisas recentes sobre LLMs, ele oferece uma abordagem prática e fundamentada para otimizar a comunicação com o assistente de IA. Sua utilidade reside em fornecer atalhos e estruturas de pensamento prontas para uso, economizando tempo e melhorando a qualidade das respostas do Claude Code, seja para depuração, planejamento ou geração de código. A descoberta ocorreu a partir de repositórios GitHub atualizados nas últimas 24 horas, focados em skills de agentes, workflows para Claude/Codex/Gemini, ferramentas MCP e automação com agentes de IA.
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Comandos de barra, estruturas mentais e recursos de engenharia de prompt para Claude Code — fundamentados em pesquisa sobre LLMs
Fonte: https://github.com/rolandtolnay/llm-toolkit
Descoberto a partir de repositórios GitHub enviados nas últimas 24 horas para skills de agentes, fluxos de trabalho Claude/Codex/Gemini, ferramentas MCP e automação de agentes de IA adjacentes.
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.