O que rag-agent-job-search faz?
Agente RAG para busca de empregos. Um agente que utiliza Recuperação de Informação Aumentada (RAG) para pesquisa e correspondência de vagas de emprego.
Agente RAG para busca de empregos. Um agente que utiliza Recuperação de Informação Aumentada (RAG) para pesquisa e correspondência de vagas de emprego.
Este é um agente especializado em busca de empregos que utiliza a técnica de Recuperação de Informação Aumentada (RAG) para ajudar desenvolvedores e profissionais a encontrar vagas relevantes de forma eficiente. O sistema combina um mecanismo de busca inteligente com um modelo de linguagem grande (LLM) para processar consultas de emprego em linguagem natural, recuperar anúncios de vagas relevantes de uma base de dados (como arquivos locais, bancos de dados vetoriais ou APIs externas) e apresentar resultados contextualizados. Ele suporta plataformas como Claude Code, Cursor e Codex, permitindo integração em fluxos de trabalho de IA ou ferramentas de linha de comando. A habilidade é útil para candidatos que desejam automatizar a triagem de vagas, recrutadores que buscam correspondência rápida de currículos ou qualquer desenvolvedor que queira incorporar funcionalidades de busca de empregos em seus próprios agentes de IA. O funcionamento baseia-se em definir uma consulta (como 'vagas de engenheiro de software sênior em São Paulo'), recuperar documentos relevantes de uma fonte de dados indexada e usar o modelo de linguagem para resumir ou ranquear as melhores correspondências.
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Agente RAG para busca de empregos. Um agente que utiliza Recuperação de Informação Aumentada (RAG) para pesquisa e correspondência de vagas de emprego.
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.