master-brain は何をしますか?
AIエージェント向けの構造化推論スキルです。5段階ループ(観察→仮説→証拠→結論→検証)による最も弱いリンクの信頼度、2軸の重大度、および認知バイアスチェックを備えています。SKILL.mdで方法論を確認してください。
AIエージェント向けの構造化推論スキルです。5段階ループ(観察→仮説→証拠→結論→検証)による最も弱いリンクの信頼度、2軸の重大度、および認知バイアスチェックを備えています。SKILL.mdで方法論を確認してください。
このスキルは、AIエージェントが複雑な問題を解決する際に、構造化された推論プロセスを適用できるように設計されています。5段階のループ(観察、仮説、証拠、結論、検証)を通じて、エージェントは各ステップで情報を整理し、最も弱いリンクの信頼度(Weakest-Link Confidence)を評価することで、全体の結論の確実性を定量化します。さらに、2軸の重大度評価(影響と発生確率)および認知バイアスチェックを組み込むことで、より客観的で信頼性の高い意思決定を支援します。このスキルは、Claude Code、Cursor、Codexなどの主要なAIエージェントプラットフォームで利用可能であり、技術的な問題解決、コードレビュー、リスク評価など多岐にわたるシナリオで効果を発揮します。詳細な方法論はSKILL.mdに記載されています。
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AIエージェント向けの構造化推論スキルです。5段階ループ(観察→仮説→証拠→結論→検証)による最も弱いリンクの信頼度、2軸の重大度、および認知バイアスチェックを備えています。SKILL.mdで方法論を確認してください。
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.