Currículo de um graduado em Ciência da Computação com experiência prática em Python, APIs REST, agentes de IA e projetos de segurança cibernética.
Este skill representa o currículo profissional de Shreyansh, um graduado em Ciência da Computação. Ele é útil para agentes de IA que precisam entender rapidamente as qualificações, experiências e áreas de especialização de um candidato a emprego. O skill é independente de plataforma, podendo ser utilizado em agentes como Claude Code, Cursor ou Codex, bastando referenciar o arquivo SKILL.md. O conteúdo descreve habilidades em desenvolvimento Python, construção de APIs REST, criação de agentes com IA e projetos na área de segurança cibernética, além de proficiência em programação orientada a objetos, estruturas de dados, Git/GitHub e ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC). A informação é apresentada de forma concisa, ideal para ser processada por um agente que esteja analisando candidaturas ou montando um perfil técnico.
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“Graduado em Ciência da Computação com experiência prática em desenvolvimento Python, APIs REST, agentes com IA e projetos de segurança cibernética. Proficiente em OOP, estruturas de dados, Git/GitHub e SDLC. Construiu aplicações completas em hackathons e projetos acadêmicos com fortes habilidades de resolução de problemas.”
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.