crag は何をしますか?
AIコーディングエージェントの基盤層。1つのgovernance.md。任意のプロジェクト。決して古くならない。ユニバーサルスキル + クロスエージェントコンパイル(Claude、Cursor、Codex、Gemini、Aider)。
AIコーディングエージェントの基盤層。1つのgovernance.md。任意のプロジェクト。決して古くならない。ユニバーサルスキルとクロスエージェントコンパイル (Claude, Cursor, Codex, Gemini, Aider)。
WhitehatD/cragは、AIコーディングエージェント(Claude Code、Cursor、Codex、Gemini、Aiderなど)向けに設計された基盤層(bedrock layer)です。単一のgovernance.mdファイルを使用して、どのようなソフトウェアプロジェクトでも一貫したガバナンスとスキル管理を実現します。主な特徴として、プロジェクト全体で再利用可能なユニバーサルスキル定義と、異なるAIエージェントプラットフォーム間でのコンパイルをサポートしており、一度定義したルールや設定がどのエージェントでも一貫して適用されます。また、governance.mdを更新するだけでプロジェクト全体のスキルが自動的に同期されるため、構成が陳腐化する問題を解決します。開発者は、複数のAIツールをまたいで統一された開発体験を得ることができ、プロジェクトの規模やエージェント環境に依存しない堅牢な開発基盤を構築できます。
npx skills add WhitehatD/cragInstalled? 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の基盤層。1つのgovernance.md。任意のプロジェクト。決して古くならない。ユニバーサルスキル + クロスエージェントコンパイル(Claude、Cursor、Codex、Gemini、Aider)。
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.