agent-recorder は何をしますか?
📊 エージェントフレームワークのログを標準的な軌跡形式に変換し、データパイプラインでの分析と統合を容易にします。
📊 エージェントフレームワークのログを標準的な軌跡形式に変換し、データパイプラインでの分析と統合を容易にします。
このスキルは、さまざまなAIエージェントフレームワーク(例:LangChain、CrewAI、AutoGPTなど)のログデータを、統一された標準的な「軌跡(trajectory)」形式に変換するためのツールです。これにより、異なるフレームワーク間での実行ログの互換性が生まれ、データ分析パイプラインや可視化ツールへの統合が容易になります。主な機能として、ログのパース、行動シーケンスの抽出、メタデータの付与、JSONやCSVなどの形式への出力が含まれます。このスキルは、複数のエージェントシステムを運用する開発者や研究者にとって、ログ分析の効率化と標準化に大きく貢献します。開発環境ではPythonパッケージとして利用可能で、コマンドラインインターフェース(CLI)またはプログラムAPIを通じて操作します。
npx skills add kezama/agent-recorderInstalled? 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 →
📊 エージェントフレームワークのログを標準的な軌跡形式に変換し、データパイプラインでの分析と統合を容易にします。
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.