Servidor MCP e biblioteca de habilidades com formato de QA Sênior: planejamento de QA pré-codificação, scaffolding TDD, acompanhamento de teste de mutação, revisão de código, descoberta de dados de teste. Workflows baseados na Iron Law para Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode, JetBrains, VS Code + Copilot.
O **sumithr/sumo-qa** é um servidor MCP (Model Context Protocol) e biblioteca de habilidades projetado para incorporar as práticas de um QA Sênior diretamente no fluxo de trabalho de desenvolvimento com agentes de IA. Ele fornece uma suíte de habilidades que abrangem desde o planejamento de testes antes mesmo de uma linha de código ser escrita, passando pela geração de scaffolds para Desenvolvimento Orientado a Testes (TDD), até o acompanhamento de resultados de testes de mutação e a realização de revisões de código focadas em qualidade. Suportado por uma "Lei de Ferro" de workflows, ele garante que as práticas de qualidade sejam seguidas de forma consistente em ambientes como Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode, JetBrains e VS Code com Copilot. A utilidade principal reside em transformar a experiência humana de um QA Sênior em prompts e processos automatizados, ajudando agentes de IA a evitar a produção de código frágil e sem testes, e a identificar e corrigir problemas de qualidade de forma proativa.
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Servidor MCP + biblioteca de habilidades com formato de QA Sênior: planejamento de QA pré-codificação, scaffolding TDD, acompanhamento de teste de mutação, revisão de código, descoberta de dados de teste. Workflows baseados na Iron Law para Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode, JetBrains, VS Code + Copilot.
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.