qaynaq は何をしますか?
データとAIを最速で連携 - 手間をかけずに必要な規模へスケール。
データとAIを最速で連携 - 手間をかけずに必要な規模へスケール。
qaynaq/qaynaqは、データとAIを接続するための高速かつスケーラブルなスキルです。開発者は複雑なデータパイプラインやインフラ管理に煩わされることなく、データをAIモデルやエージェントに即座に統合できます。主にコードエージェント(Claude Code、Cursor、Codexなど)やデータエンジニアリングのユースケースを対象としており、環境変数や設定ファイルを通じて簡単に構成できます。このスキルは、最小限の設定でデータ接続を実現し、必要に応じてシームレスにスケールアップできるように設計されています。具体的には、データソースの定義、クエリの実行、データ変換などの操作をサポートし、AIエージェントが外部データにアクセスして処理するための基盤を提供します。これにより、データ駆動型のアプリケーションやAIワークフローの構築が大幅に簡素化されます。
npx skills add qaynaq/qaynaqInstalled? 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 →
データとAIを最速で連携 - 手間をかけずに必要な規模へスケール。
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.