CSF は何をしますか?
人間とAIのコラボレーションフレームワークです。LLMの本質と共に働き、それに逆らうのではありません — 自然言語と目的によってRAGやエージェントオーケストレーションを不要にします。パン原則の発祥地。
LLMの本質と共に働く人間-AIコラボレーションフレームワーク。自然言語と目的によってRAGやエージェントオーケストレーションを不要にします。パン原則の発祥地。
huidev2025/CSFは、大規模言語モデル(LLM)の本質的な特性を活かした人間とAIの協調フレームワークです。従来のRAG(検索拡張生成)やエージェントオーケストレーションに依存せず、自然言語と目的指向のアプローチにより、より直感的で効率的な協業を実現します。「パン原則」を基盤としており、LLMと人間が対等に協力する方法を提供します。このスキルは、開発者やAIエージェントユーザーが、コード生成、問題解決、クリエイティブなタスクなど、様々な場面でLLMの能力を最大限に引き出すために設計されています。特定のプラットフォームに依存せず、LLMの自然な応答性を活かすことで、複雑な設定や追加のツールなしに高度なコラボレーションを可能にします。
npx skills add huidev2025/CSFInstalled? 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 →
人間とAIのコラボレーションフレームワークです。LLMの本質と共に働き、それに逆らうのではありません — 自然言語と目的によってRAGやエージェントオーケストレーションを不要にします。パン原則の発祥地。
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.