RepositoryDenisSergeevitch/ex-ussr-kinship-researchTool
Das Projekt demonstriert, wie LLM-Agenten durch strukturierte Register, Prüfskripte und formale Evidenzmodelle bei komplexen, quellenkritischen Fachaufgaben vor Halluzinationen geschützt werden können.
Ahnenforschung in Regionen des früheren Russischen Reiches und der UdSSR ist wegen sich verschiebender historischer Grenzen, Namensvarianten und fragmentierter Archive fehleranfällig. Sprachmodelle neigen bei unvollständigen Daten schnell zu falschen Verknüpfungen. Dieses Python-basierte Repository fungiert als Agent-Skill (kompatibel mit Claude Code, Codex und ähnlichen Systemen) und zwingt das Modell in ein strenges, beweisorientiertes Regelwerk.
Das System arbeitet mit klar definierten CSV-Registern für Personen, Artefakte, Behauptungen, Beziehungen und Suchprotokolle. Ein zentrales Element ist das Konzept der independence_group: Mehrere Scans oder Kopien derselben Primärquelle können nicht als unabhängige Bestätigung herangezogen werden. Zu den Kernfunktionen gehören:
corroborated oder hypothesis logisch mit den registrierten Quellen übereinstimmen.Das Tool richtet sich an Historiker, professionelle Genealogen und Entwickler, die wissensintensive Agenten-Workflows bauen. Mit über 1.000 Sternen auf GitHub, MIT-Lizenz und einem durchdachten Schema bietet es ein praxistaugliches Fundament für methodisch saubere Archivrecherchen.
Zusammenfassung von KI erstellt (Gemini 3.8 Flash, 28. Oktober 2026). Sie kann Fehler enthalten – maßgeblich ist die Originalquelle.
Inhaltlich ähnlich, ermittelt über die KI-Suche.
Repository:mohitagw15856/pm-claude-skills
PM Skills ist eine MIT-lizensierte Sammlung von über 1.100 strukturierten Agent Skills im Markdown-Format. Sie liefert standardisierte Arbeitsabläufe für berufliche Aufgaben und persönliche Ausnahmesituationen auf Plattformen wie Claude, ChatGPT, Gemini, Cursor und Codex.
1336SterneHTML
Repository:briiirussell/cybersecurity-skills
Ein Open-Source-Repository bündelt strukturierte Security-Skills für Claude Code, Cursor und Codex. Entwickler und Security-Teams können damit automatisierte Sicherheitsaudits, Code-Reviews und Schwachstellenprüfungen direkt über KI-Agenten ausführen.
479SterneJavaScript
Repository:anthropics/skills
Anthropic stellt in einem öffentlichen Repository Beispiel-Skills, Templates und die Spezifikation des Agent-Skills-Standards für Claude bereit. Skills bündeln Anweisungen, Skripte und Ressourcen in Verzeichnissen mit einer zentralen SKILL.md-Datei, um Claude wiederholbare Aufgaben wie Dokumentenerstellung, Code-Tests oder Workflows beizubringen.
174.341SternePython
Repository:K-Dense-AI/scientific-agent-skills
Scientific Agent Skills (ehemals Claude Scientific Skills) ist eine Open-Source-Bibliothek mit 177 validierten wissenschaftlichen Fähigkeiten und Zugriff auf über 100 Fachdatenbanken. Sie rüstet gängige KI-Agenten für Aufgaben in Biologie, Chemie, Medizin und Wirkstoffforschung aus.
52.343SternePython
Repository:addyosmani/agent-skills
Das Open-Source-Repository addyosmani/agent-skills bündelt strukturierte Engineering-Skills und Slash-Commands für AI-Coding-Agents. Es bildet den Software-Entwicklungszyklus von der Spezifikation bis zum Deployment ab.
100.192SterneJavaScript
Repository:EveryInc/compound-engineering-plugin
Compound Engineering ist ein Open-Source-Plugin für AI Coding Agents, das Entwicklungsprozesse strukturiert und Erkenntnisse systematisch dokumentiert. Es unterstützt 14 Plattformen wie Claude Code, Cursor und Codex.
24.861SterneTypeScript
Ein Teil von diesem Inhalt wurde mit KI gemacht.