レポート生成 は何をしますか?
エビデンスファースト、AI駆動のレポート生成システムで、マルチエージェントアーキテクチャ、事実抽出、ナレッジグラフ、幻覚検出を活用します。
エビデンスファースト、AI駆動のレポート生成システムで、マルチエージェントアーキテクチャ、事実抽出、ナレッジグラフ、幻覚検出を活用します。
NYN-05/Report_Generation(レポート生成)は、エビデンス(証拠)を最優先し、信頼性の高いレポートを自動生成するためのAIエージェントスキルです。マルチエージェントアーキテクチャを採用し、ファクト抽出、ナレッジグラフ構築、幻覚(ハルシネーション)検出といった高度な機能を統合しています。このスキルは、Claude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントプラットフォーム上で動作し、ユーザーが提供する情報ソースから事実を抽出し、関連性をグラフ構造で表現、生成されたレポート内の誤情報を検出・修正します。これにより、従来の生成AIが抱える「もっともらしい嘘」の問題を軽減し、科学的レポート、ビジネス文書、調査報告書など、正確性が求められる用途に適した信頼性の高い出力を実現します。システムは複数のエージェントが協調して動作し、抽出、検証、生成の各プロセスを自動化することで、ユーザーの作業効率を大幅に向上させます。
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エビデンスファースト、AI駆動のレポート生成システムで、マルチエージェントアーキテクチャ、事実抽出、ナレッジグラフ、幻覚検出を活用します。
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.