O que minutes faz?
Cada reunião, cada ideia, cada nota de voz — pesquisável pela sua IA. Camada de memória de conversas de código aberto e com foco em privacidade.
Cada reunião, cada ideia, cada nota de voz — pesquisável pela sua IA. Camada de memória de conversas de código aberto e com foco em privacidade.
O silverstein/minutes é uma camada de memória de conversas de código aberto que permite que sua IA pesquise e recupere informações de reuniões, ideias e notas de voz. Ele atua como um banco de dados de conversas que prioriza a privacidade, armazenando transcrições e dados de forma segura. Útil para desenvolvedores que constroem assistentes de IA, ferramentas de anotações ou sistemas de busca pessoal, ele suporta a integração com plataformas como Claude Code, Cursor e Codex por meio de uma API RESTful. O fluxo de trabalho envolve o upload de arquivos de áudio ou texto, que são processados por modelos de reconhecimento de fala e NLP para indexação e busca contextual.
npx skills add silverstein/minutesInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Cada reunião, cada ideia, cada nota de voz — pesquisável pela sua IA. Camada de memória de conversas de código aberto e com foco em privacidade.
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.