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S.A.R.A.L. - Camada de Acesso, Recuperação e Análise de Esquemas

S.A.R.A.L. é uma plataforma avançada baseada em IA projetada para eliminar a 'lacuna de informação' entre cidadãos rurais indianos e os benefícios governamentais. Embora existam milhares de esquemas, a linguagem complexa dos PDFs oficiais muitas vezes os torna inacessíveis para o cidadão comum.

O que é S.A.R.A.L. - Camada de Acesso, Recuperação e Análise de Esquemas?

S.A.R.A.L. (Camada de Acesso, Recuperação e Análise de Esquemas) é uma plataforma inteligente que utiliza Inteligência Artificial para facilitar o acesso a programas sociais do governo indiano por cidadãos de áreas rurais. Sua principal função é processar PDFs oficiais complexos e extrair informações relevantes sobre auxílios e benefícios, traduzindo-as para uma linguagem simples e compreensível. A ferramenta é especialmente útil para desenvolvedores e agentes de IA que atuam em projetos de inclusão digital e assistência social na Índia. Ela se inspira em ferramentas como Claude Code, Cursor e Codex, mas foca na acessibilidade informacional, utilizando técnicas de processamento de linguagem natural e recuperação de dados. Embora a descrição indique suporte a múltiplas plataformas, a implementação principal está disponível no repositório GitHub mencionado, e o funcionamento envolve a extração de texto de imagens e documentos PDF, seguida de análise semântica para categorizar e apresentar as informações de forma clara e acionável.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
Part ofAgent Workflows
npx skills add https://github.com/Manavv007/S.A.R.A.L.-Scheme-Access-Retrieval-Analysis-Layer-/tree/main/.kiro/skills/embedded-captions

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Documentação

Manavv007/S.A.R.A.L.-Camada-de-Acesso-Recuperação-e-Análise-de-Esquemas-

S.A.R.A.L. é uma plataforma avançada baseada em IA projetada para eliminar a "lacuna de informação" entre cidadãos rurais indianos e os benefícios governamentais. Embora existam milhares de esquemas, a linguagem complexa dos PDFs oficiais muitas vezes os torna inacessíveis para o cidadão comum.

Fonte: https://github.com/Manavv007/S.A.R.A.L.-Scheme-Access-Retrieval-Analysis-Layer-

Marcado para descoberta de tarefas do Awesome Skills Launch Video (2026-09-20 à noite).

Individual skills in this repo

This repo contains 7 individual skills — each has its own dedicated page.

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The fallback workflow for authoring custom HyperFrames video compositions at any length or format — longer or multi-scene pieces, brand / sizzle reels, montages, title cards, static loops, and freeform compositions. Input- and length-agnostic. If a specialized workflow clearly fits the input — a marketed product, a website, a topic explainer, a GitHub PR, existing footage, a short motion graphic, or a Remotion port — prefer it (see /hyperframes); use this only as the general fallback when none fit.

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All animation knowledge for HyperFrames — atomic motion rules, multi-phase scene blueprints, scene transitions, broader motion-design techniques, AND the seven runtime adapters (GSAP default, plus Lottie, Three.js, Anime.js, CSS keyframes, Web Animations API, TypeGPU). Use for any motion or animation task: pick 2-4 rules and compose, or load a blueprint, or look up runtime-specific API (e.g. GSAP eases / Lottie player / Three.js mixer). HyperFrames-native: single paused timeline, seek-safe, deterministic.

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HyperFrames CLI dev loop. Use when running npx hyperframes init, add, catalog, capture, lint, validate, inspect, layout, snapshot, preview, play, render, publish, lambda, doctor, browser, info, upgrade, skills, compositions, docs, benchmark, telemetry, transcribe, tts, or remove-background, or when troubleshooting the HyperFrames build/render environment. Entry point for AWS Lambda cloud rendering (`hyperframes lambda deploy / render / progress / destroy / policies`).

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The HyperFrames composition contract — build one renderable project. Use for composition structure, the `data-*` timing attributes, `class="clip"`, tracks, sub-compositions, variables, framework-owned media playback, deterministic-render rules, and validation. Read before writing composition HTML.

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Non-animation creative direction for HyperFrames videos. Use for design spec (frame.md / design.md) handling, palettes, typography, narration, beat planning, audio-reactive visuals, composition patterns, and brand / style decisions. For atomic motion patterns and scene blueprints, use `hyperframes-animation`.

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Capture a general website/URL and turn it into a HyperFrames video (site tour, showcase, or social clip from the site's own visuals). Uses headless Chrome screenshots + brand assets. Use when intent is general — portfolio/blog/landing-page showcase or social clip from the site. NOT for: product/SaaS launch or promo (→ /product-launch-video, even from a URL); topic explainer with no site (→ /faceless-explainer); GitHub PR (→ /pr-to-video); adding captions to existing video (→ /embedded-captions); short unnarrated page-highlight motion graphic (→ /motion-graphics). Unclear launch-vs-general-site? Ask one question or start at /hyperframes.

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Audio and media assets for HyperFrames compositions, produced by one shared audio engine (`scripts/audio.mjs`) — multi-provider TTS (HeyGen / ElevenLabs / Kokoro local), background music + sound effects (HeyGen audio-library retrieval by default, with local Lyria / MusicGen BGM generation and a bundled SFX library as the no-credential fallback), Whisper transcription, background removal, and caption authoring. Use for voiceover / TTS, BGM, SFX / sound effects, transcription, captions / subtitles / lyrics / karaoke / per-word styling, voice + provider selection, and music-mood prompting.

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