Dá a agentes de codificação de IA (Claude Code, Cursor, Aider, Codex) um loop autônomo estruturado com barreiras de proteção — limites, 5 portas de verificação, autorreflexão em 3 camadas e correção autônoma. `pip install ouro-loop`. Zero dependências.
O Ouro-loop é uma habilidade que transforma agentes de codificação de IA, como Claude Code, Cursor, Aider e Codex, em executores autônomos e seguros de tarefas complexas. Ele fornece um loop estruturado de ação que impõe guardrails (limites), incluindo cinco portas de verificação (verification gates) que validam cada etapa do processo, uma autorreflexão em três camadas (3-layer self-reflection) que analisa o trabalho em diferentes níveis de abstração, e mecanismos de correção autônoma (autonomous remediation) para lidar com problemas de forma independente. A instalação é simples, com um único comando pip (`pip install ouro-loop`) e sem dependências externas, facilitando a integração em ambientes de desenvolvimento existentes. Essa abordagem reduz a necessidade de supervisão constante, permitindo que desenvolvedores deleguem tarefas repetitivas ou complexas com confiança, enquanto mantêm o controle sobre os resultados finais. É ideal para automatizar fluxos de trabalho de desenvolvimento de software, desde refatoração de código até depuração e otimização.
npx skills add VictorVVedtion/ouro-loopInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Dê a agentes de codificação de IA (Claude Code, Cursor, Aider, Codex) um loop autônomo estruturado com barreiras de proteção — limites, 5 portas de verificação, autorreflexão em 3 camadas e correção autônoma. pip install ouro-loop. Zero dependências.
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.