doramagic-awesome-agent-skills-pack は何をしますか?
AIコーディングエージェント向けのエージェントスキル選択パック:heilcheng/awesome-agent-skills のためのすぐに使えるAGENTS.md、CLAUDE.md、評価、および落とし穴からの復帰を含みます。
AIコーディングエージェント向けのエージェントスキル選択パック:heilcheng/awesome-agent-skills のためのすぐに使えるAGENTS.md、CLAUDE.md、評価、および落とし穴からの復帰を含みます。
このスキルパックは、AIコーディングエージェント(Claude Code、Cursor、Codexなど)が、heilcheng/awesome-agent-skills リポジトリからエージェントスキルを効率的に選択し、適用するための橋渡しを提供します。具体的には、AGENTS.md や CLAUDE.md といった設定ファイルをすぐに利用できる形で提供し、エージェントが適切なスキルを取得してタスクを実行できるようにします。また、スキルの有効性を評価するための評価フレームワーク(evals)と、一般的な障害からの迅速な復旧を支援する pitfall recovery ドキュメントも含まれています。このパックにより、開発者はエージェントのセットアップ時間を短縮し、スキル適用の一貫性を高めることができ、特に複数のエージェントスキルを管理する際の複雑さを軽減します。
npx skills add tangweigang-jpg/doramagic-awesome-agent-skills-packInstalled? 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 →
AIコーディングエージェント向けのエージェントスキル選択パック:heilcheng/awesome-agent-skills のためのすぐに使えるAGENTS.md、CLAUDE.md、評価、および落とし穴からの復帰を含みます。
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.