MOSAIC - モジュラー最適化とエージェント検索 は何をしますか?
AutoKaggleに着想を得た、自律型データサイエンスコンペティション向けのマルチエージェントフレームワーク。
AutoKaggleに着想を得た、自律型データサイエンスコンペティション向けのマルチエージェントフレームワークです。
MOSAIC(Modular Optimization and Search for Agentic-)は、AutoKaggleから着想を得たマルチエージェントフレームワークで、データサイエンスコンペティションにおける自律的な問題解決を実現します。このスキルは、複数の専門エージェントが協調して動作し、データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル選択、ハイパーパラメータチューニングといった一連のタスクを自動化します。主にClaude Codeや同様のAIエージェントプラットフォーム上で動作し、Kaggleなどのデータサイエンスコンペティションに参加する開発者やデータサイエンティストの生産性を大幅に向上させます。モジュラー設計により、各エージェントの機能を柔軟に組み合わせたり、新しいタスクに拡張したりすることが可能です。
npx skills add GetIT-Sunday/MOSAIC-Modular-Optimization-and-Search-for-Agentic-Intelligence-in-CompetitionsInstalled? Explore more 研究&データ分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
AutoKaggleに着想を得た、自律型データサイエンスコンペティション向けのマルチエージェントフレームワーク。
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.