vana은(는) 무엇을 하나요?
인도를 위한 개방형 생태계 운영 체제입니다. 다중 기둥(토양 + 식생 + 야생동물 + 담수 + 복원), 에이전트 네이티브(MCP), 데이터 정직성을 갖추고 있습니다. Apache-2.0 라이선스.
인도를 위한 개방형 생태계 운영 체제입니다. 다중 기둥(토양 + 식생 + 야생동물 + 담수 + 복원), 에이전트 네이티브(MCP), 데이터 정직성을 갖추고 있습니다. Apache-2.0 라이선스.
Abhisherlocked/vana는 인도를 위한 개방형 생태계 운영 체제로, 토양, 식생, 야생동물, 담수, 복원이라는 다섯 가지 기둥을 중심으로 설계되었습니다. 이 스킬은 에이전트 네이티브(Agent-Native) 방식으로 MCP(Model Context Protocol)를 지원하여 AI 에이전트가 생태계 데이터를 직접 탐색하고 상호작용할 수 있도록 합니다. 데이터 정직성(Data-Honest) 원칙을 따르며, 모든 데이터는 투명하게 관리되어 신뢰성을 보장합니다. Apache-2.0 라이선스로 배포되어 누구나 자유롭게 사용하고 기여할 수 있으며, 주로 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 플랫폼에서 활용됩니다. 이 스킬은 개발자와 연구자가 인도의 생태계 데이터를 효율적으로 분석하고 복원 프로젝트를 계획하는 데 유용합니다.
npx skills add Abhisherlocked/vanaInstalled? Explore more 연구 & 데이터 분석 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
인도를 위한 개방형 생태계 운영 체제입니다. 다중 기둥(토양 + 식생 + 야생동물 + 담수 + 복원), 에이전트 네이티브(MCP), 데이터 정직성을 갖추고 있습니다. Apache-2.0 라이선스.
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.