Linter estático para configurações de agentes de IA (skills, regras, hooks, plugins). Detecta gatilhos vagos, comandos inseguros, metadados ausentes e problemas de confiança. Executa como um servidor MCP somente leitura — configuração com um comando, acionamento automático ao editar.
O sonns/agent-lint é uma ferramenta de linting estático projetada para validar configurações de agentes de IA, como skills, regras, hooks e plugins. Ele ajuda desenvolvedores a evitar problemas comuns identificando gatilhos vagos, comandos potencialmente inseguros, metadados ausentes e configurações de confiança mal definidas. A ferramenta é executada como um servidor MCP (Model Context Protocol) somente leitura, oferecendo uma configuração simples com um único comando e acionamento automático sempre que um arquivo de configuração é editado. Isso a torna ideal para fluxos de trabalho de desenvolvimento contínuo, garantindo que as configurações dos agentes estejam sempre corretas e seguras antes da execução. Suportada por padrões como LinterResult e LinterConfig, ela se integra perfeitamente a editores de código e plataformas como Cursor, Claude Code e Codex, proporcionando feedback imediato sobre a qualidade das configurações.
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Linter estático para configurações de agentes de IA (skills, regras, hooks, plugins). Detecta gatilhos vagos, comandos inseguros, metadados ausentes e problemas de confiança. Executa como um servidor MCP somente leitura — configuração com um comando, acionamento automático ao editar.
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.