個人LLM Wiki + パターンライブラリ + ルーチン v2.1 — KarpathyのパターンをエージェンティックAIエコシステム分析に適用（56ウィキコーパス、39確認済みパターン、MIT）
このスキルは、エージェンティックAIエコシステムの分析と理解を深めるための知識ベースとパターンライブラリです。Karpathy氏が提唱した「書き込み駆動型LLM推論」のパターンをベースに、56のWikiドキュメント（コーパス）と39の確認済みパターンを体系化しています。開発者やAIエージェントは、このスキルを活用することで、トレンド分析やパターンベースのコード生成、設計判断の高速化が可能になります。主にClaude Codeや同様のエージェントツール向けに設計されており、MITライセンスで公開されています。スキルはコーパスの読み込み、パターンの抽出・適用、RAG（Retrieval-Augmented Generation）によるWiki検索といったルーチンで構成されており、エージェントの「脳」として機能します。
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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.