멀티툴 에이전트 워크플로, 세션 메모리, LangGraph 기반 오케스트레이션을 갖춘 논문 분석 RAG 시스템입니다.
이 스킬은 LangGraph를 기반으로 구축된 논문 분석 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템입니다. 멀티툴 에이전트 워크플로, 세션 메모리, 그리고 LangGraph 오케스트레이션을 통해 연구 논문을 효율적으로 분석하고 질의응답할 수 있습니다. 주로 GitHub에서 발견된 최신 저장소를 기반으로 하며, Claude, Codex, Gemini와 같은 AI 에이전트와 MCP 도구링, AI 에이전트 자동화와 통합되어 사용됩니다. 사용자는 이 시스템을 통해 복잡한 논문 검색, 요약, 분석 작업을 자동화하고, 세션 내 컨텍스트를 유지하며 연속적인 대화를 수행할 수 있습니다.
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멀티툴 에이전트 워크플로, 세션 메모리, LangGraph 기반 오케스트레이션을 갖춘 논문 분석 RAG 시스템입니다.
출처: https://github.com/1186141415/Paper-RAG-Agent-with-LangGraph
지난 24시간 동안 푸시된 GitHub 저장소에서 발견된 것으로, 에이전트 스킬, Claude/Codex/Gemini 워크플로, MCP 도구링 및 관련 AI 에이전트 자동화를 위한 것입니다.
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.