skill-project-knowledge は何をしますか？
コードベース分析から構造化されたプロジェクト知識ベース（CONTEXT.md）を自動生成します。mattpocockのshared language（52Kスター）とjcodeのsemantic memoryに着想を得ています。
コードベース分析から構造化されたプロジェクト知識ベース（CONTEXT.md）を自動生成します。
このスキルは、コードベースを分析し、プロジェクトの全体像を把握しやすくするための構造化された知識ベース（CONTEXT.md）を自動生成します。開発者はプロジェクト内でのコンテキストや用語の齟齬を減らし、チーム間のコミュニケーションを円滑にできます。mattpocockのshared language（52Kスター）やjcodeのsemantic memoryから着想を得て設計されており、Claude CodeやCursorなど、AIエージェントが参照する知識ベースとして最適です。自動生成されたCONTEXT.mdは、アーキテクチャ、用語、依存関係などを整理し、プロジェクトへの迅速なオンボーディングを支援します。
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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.