SDYJ_Multi_Agents は何をしますか？
LangGraphを搭載したマルチエージェント深層研究システム。タスク計画、人間によるレビュー、マルチソース検索、エビデンスに基づくレポート生成、完全トレーシング、再現可能な評価を備えています。
ソース: https://github.com/hwfengcs/SDYJ_Multi_Agents
毎日のawesomeskills.devエージェントスキルハントで発見されました。
LangGraphを搭載したマルチエージェント深層研究システム。タスク計画、人間によるレビュー、マルチソース検索、エビデンスに基づくレポート生成、完全トレーシング、再現可能な評価を備えています。
このスキルは、LangGraphをベースにしたマルチエージェントの深層研究システムです。タスクの計画立案、人間によるレビュー（Human-in-the-loop）、複数の情報源からの検索、エビデンスに基づいたレポート生成、完全なトレーシング、再現可能な評価機能を備えています。主にGitHub上で公開されており、Agent-SDKやLangChainエコシステムと連携して動作します。開発者やAIエージェントユーザーにとって、複雑な研究タスクをエージェントチームに委譲し、透明性と品質を確保しながら効率的に深い調査結果を得られる点が大きな利点です。動作にはLangGraphの設定やAPIキーが必要で、DockerやPython環境での実行が想定されています。
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LangGraphを搭載したマルチエージェント深層研究システム。タスク計画、人間によるレビュー、マルチソース検索、エビデンスに基づくレポート生成、完全トレーシング、再現可能な評価を備えています。
ソース: https://github.com/hwfengcs/SDYJ_Multi_Agents
毎日のawesomeskills.devエージェントスキルハントで発見されました。
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.