GenerateAgents.md は何をしますか?
再帰的言語モデルと100以上のLLMプロバイダーをサポートし、GitHubまたはローカルリポジトリを分析して最適化されたAGENTS.mdファイルを生成します。
再帰的言語モデルと100以上のLLMプロバイダーをサポートし、GitHubまたはローカルリポジトリを分析して最適化されたAGENTS.mdファイルを生成します。
このスキルは、GitHubやローカルリポジトリを分析し、AIエージェント(Claude Code、Cursor、Codexなど)がプロジェクトを理解するための最適化されたAGENTS.mdファイルを自動生成します。再帰的言語モデル(Recursive Language Models)を活用して、コードベース全体を反復的に解析し、主要なコンポーネント、アーキテクチャ、依存関係、セットアップ手順を抽出・要約します。100以上のLLMプロバイダー(OpenAI、Anthropic、Google、ローカルモデルなど)をサポートしており、ユーザーは好みのプロバイダーを選択できます。開発者は手動でドキュメントを書く手間を省き、常に最新のプロジェクト構造を反映したAGENTS.mdを維持できるため、AIエージェントの指示精度と生産性が向上します。
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再帰的言語モデルと100以上のLLMプロバイダーをサポートし、GitHubまたはローカルリポジトリを分析して最適化されたAGENTS.mdファイルを生成します。
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.