O que AnthropiArch faz?
Preparação autônoma para o exame CCA-F, alimentada pela API da Anthropic. Agente de Estudo, Tutor de streaming e análise de IA — criado para que o código-fonte demonstre cada padrão de agente que ensina.
Preparação autônoma para o exame CCA-F, alimentada pela API da Anthropic. Agente de Estudo, Tutor de streaming e análise de IA — criado para que o código-fonte demonstre cada padrão de agente que ensina.
O skill AnthropiArch é uma ferramenta autônoma de preparação para o exame CCA-F (Certified Claude Agentic Framework), que utiliza a API da Anthropic para oferecer um Agente de Estudo interativo, um Tutor de streaming e análises de IA. Ele foi projetado para ensinar padrões de agente de IA por meio de seu próprio código-fonte, que exemplifica cada conceito que aborda. Suporta o ecossistema Anthropic e é ideal para desenvolvedores que desejam aprender na prática como construir agentes de IA modulares, com funcionalidades como estudo assistido, tutoria em tempo real e métricas de desempenho. O skill integra-se diretamente com a API da Anthropic, permitindo que os usuários personalizem seu plano de estudos e recebam feedback inteligente durante a preparação.
npx skills add yungkim/AnthropiArchInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Preparação autônoma para o exame CCA-F, alimentada pela API da Anthropic. Agente de Estudo, Tutor de streaming e análise de IA — criado para que o código-fonte demonstre cada padrão de agente que ensina.
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.