Deep は何をしますか?
ローカルファーストのAIドキュメントインテリジェンスパイプライン。マルチエージェントソルバー、深層リサーチ、ガイド付き学習、永続メモリを搭載。LM Studioを活用。
ローカルファーストのAIドキュメントインテリジェンスパイプライン。マルチエージェントソルバー、深層リサーチ、ガイド付き学習、永続メモリを搭載。LM Studioを活用。
shinshekai/Deepは、LM Studioをバックエンドとして利用するローカルファーストのAIドキュメントインテリジェンスパイプラインです。このスキルは、マルチエージェントソルバー、深層リサーチ、ガイド付き学習、永続メモリといった高度な機能を提供し、複雑なドキュメント分析や知識抽出を可能にします。開発者やAIエージェントユーザーは、ローカル環境でデータのプライバシーを保持しながら、ドキュメントのインテリジェントな処理、質問応答、研究支援、学習パス生成などを行うことができます。主にClaude Codeやその他のAIエージェントプラットフォームで動作し、LM Studioのローカルモデルと連携して、ネットワークに依存せずに高品質なドキュメント処理を実現します。ユーザーはこのスキルを使うことで、機密データを外部に送信することなく、AIによる高度なドキュメント分析と知識管理をローカルで完結できます。
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ローカルファーストのAIドキュメントインテリジェンスパイプライン。マルチエージェントソルバー、深層リサーチ、ガイド付き学習、永続メモリを搭載。LM Studioを活用。
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.