🚀 2026 年最も体系的な AI Agent 速成ガイド｜実践的なエージェントチュートリアル・完全な学習パス + 実戦プロジェクト + 面接問題集・大規模言語モデル応用開発エンジニア職に対応・LangChain / LangGraph / Coze / Dify / MCP / skills / LLM / RAG / プロンプトを網羅・エンタープライズ級デプロイと微調整・ゼロからエンタープライズ導入へ、学習からリリースまでのプロジェクト、面接準備までオールインワン。
このスキルは、AI Agent（エージェント）開発をゼロから学び、エンタープライズ級の実践的なスキルを習得するための完全な学習リソースです。LangChain、LangGraph、Coze、Dify、MCPなどの主要なプラットフォームやフレームワークをカバーし、LLM、RAG、プロンプトエンジニアリング、スキル開発、エンタープライズデプロイ、モデル微調整といった幅広いトピックを網羅しています。学習パスは段階的に構成されており、基礎理論から実戦プロジェクト、面接対策までシームレスに移行できるよう設計されています。特に、大規模言語モデル応用開発エンジニアの職務に直結する内容であり、実務で即戦力となる知識と経験を効率的に習得できます。Claude Code、Cursor、Codex などの AI エージェント支援ツールとも互換性があり、開発ワークフローに統合して使用することが可能です。このスキルは、学習用のリポジトリ内のドキュメントやコード例を通じて提供され、学習者が実際に手を動かしながら理解を深められるよう工夫されています。
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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.