ローカルLLMがReActループを介してデータエンジニアリングツールをオーケストレーションする、エージェント型データエンジニアリングフレームワークとMCPサーバーです。
このスキルは、ローカルLLM（大規模言語モデル）をコアエージェントとして活用し、データエンジニアリング（DE）タスクを自動化・統合するためのフレームワークです。ReAct（Reasoning + Acting）ループを使用して、LLMが状況に応じて推論し、適切なDEツールを選択・実行します。MCP（Model Context Protocol）サーバーを介してツールとのインターフェースを標準化することで、拡張性と相互運用性を確保しています。GitHubリポジトリから発見されたこのスキルは、Claude、Codex、GeminiなどのAIエージェントワークフロー、MCPツール、および関連するAIエージェント自動化の文脈で特に有用です。データパイプラインの構築、データ変換、品質チェックなどの反復的なデータエンジニアリング作業を、人間の介入を最小限に抑えながら効率的に実行できるようになります。
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ローカルLLMがReActループを介してデータエンジニアリングツールをオーケストレーションする、エージェント型データエンジニアリングフレームワークとMCPサーバーです。
ソース: https://github.com/Kanishkparganiha/de-agent-workflow
過去24時間以内にGitHubにプッシュされたリポジトリから発見されました。これらのリポジトリは、エージェントスキル、Claude/Codex/Geminiワークフロー、MCPツール、および関連するAIエージェント自動化に関するものです。
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.