job-rag은(는) 무엇을 하나요?
LangGraph 에이전트, FastAPI, MCP 서버 및 Azure 배포를 포함한 RAG 시스템입니다.
출처: https://github.com/AdrianZaplata/job-rag
매일 진행되는 awesomeskills.dev 에이전트 스킬 탐색 중 발견되었습니다.
LangGraph 에이전트, FastAPI, MCP 서버 및 Azure 배포를 포함한 RAG 시스템입니다.
이 스킬은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축하기 위한 완전한 솔루션을 제공합니다. LangGraph 에이전트를 사용하여 사용자 질의에 대한 정보 검색 및 생성 과정을 조율하며, FastAPI를 통해 RESTful API 엔드포인트를 제공합니다. 또한 MCP(Model Context Protocol) 서버를 통합하여 다른 AI 도구와의 상호 운용성을 높였으며, Azure 클라우드 환경에 쉽게 배포할 수 있도록 설계되었습니다. 이 스킬은 GitHub 저장소에서 관리되며, 개발자가 RAG 기반 애플리케이션을 신속하게 프로토타이핑하고 확장하는 데 유용합니다. 주로 LangGraph, FastAPI, MCP, Azure 기술 스택에 익숙한 개발자를 대상으로 합니다.
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LangGraph 에이전트, FastAPI, MCP 서버 및 Azure 배포를 포함한 RAG 시스템입니다.
출처: https://github.com/AdrianZaplata/job-rag
매일 진행되는 awesomeskills.dev 에이전트 스킬 탐색 중 발견되었습니다.
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.