O que ask faz?
O gerenciador de pacotes mais poderoso para Skills de Agentes: pesquise, consulte, instale e desinstale em segundos!
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O yeasy/ask é um gerenciador de pacotes especializado para skills de agentes de IA, como Claude Code, Cursor, Codex e similares. Ele permite que desenvolvedores e usuários pesquisem, consultem, instalem e desinstalem skills (habilidades) de forma rápida e eficiente, diretamente do terminal ou interface de linha de comando. A ferramenta se destaca por sua velocidade e simplicidade, eliminando a necessidade de busca manual e configurações complexas. Com suporte a múltiplas plataformas de agentes, o yeasy/ask atua como um hub centralizado para gerenciamento de skills, garantindo que os agentes estejam sempre equipados com as capacidades mais recentes e relevantes. Sua funcionalidade principal é abstrair a complexidade de localizar e integrar skills, transformando o processo em comandos intuitivos e rápidos.
npx skills add yeasy/askInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
O gerenciador de pacotes mais poderoso para Skills de Agentes: pesquise, consulte, instale e desinstale em segundos!
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.