llm-batch は何をしますか?
🚀 llm-batchを使用してJSONデータをバッチ処理し、逐次モードまたは並列モードを活用してLLMと効率的に連携します。
🚀 JSONデータをバッチ処理し、逐次モードまたは並列モードを活用してLLMと効率的に連携します。
このスキルは、`llm-batch`を使用してJSONデータをバッチ処理するための機能を提供します。逐次モードと並列モードの両方をサポートしており、開発者はワークロードに応じて最適な処理方法を選択できます。逐次モードではデータを一つずつ処理し、APIレート制限やコンテキスト管理を容易にします。一方、並列モードでは同時に複数のリクエストを処理し、高速なデータ処理が可能です。主にClaude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントプラットフォームで利用でき、JSONデータの効率的な前処理や後処理に役立ちます。このスキルは、大規模なJSONデータセットを扱う際のボトルネックを解消し、LLMとの対話を最適化するために設計されています。
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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.