octopus は何をしますか?
ML/DL/RAGプロジェクト向けのベースライン優先AIエージェントワークフローレイヤー:コンテキスト、メモリ、ガードレール、関数ツール、Codex/Claude Code用MCP。
ML/DL/RAGプロジェクト向けのベースライン優先AIエージェントワークフローレイヤー:コンテキスト、メモリ、ガードレール、関数ツール、Codex/Claude Code用MCP。
Octopusは、機械学習・深層学習・RAGプロジェクトに特化したAIエージェントワークフローレイヤーです。このスキルは、コンテキスト管理、メモリ(記憶)、ガードレール(制約)、関数ツール、およびMCP(Model Context Protocol)を統合し、CodexやClaude CodeのようなAIコーディングエージェント上で動作します。ベースライン(初期設定や標準ワークフロー)を重視することで、複雑なML/DLパイプラインの構築を効率化し、エージェントの安全性と一貫性を確保します。開発者はこれにより、プロジェクトの初期セットアップ、データ処理、モデルトレーニング、デプロイメントに至るまで、エージェントベースの自動化を容易に実装できます。
npx skills add quanai06/octopusInstalled? 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 →
ML/DL/RAGプロジェクト向けのベースライン優先AIエージェントワークフローレイヤー:コンテキスト、メモリ、ガードレール、関数ツール、Codex/Claude Code用MCP。
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.