LLM-앱은(는) 무엇을 하나요?
다중 모델을 지원하는 AI 에이전트
다중 모델을 지원하는 AI 에이전트
이 스킬은 다양한 대규모 언어 모델(LLM)과 통합하여 구동되는 AI 에이전트를 구축할 수 있는 프레임워크를 제공합니다. 개발자는 여러 모델 제공자(예: OpenAI, Anthropic, Google 등) 간에 유연하게 전환하거나 특정 사용 사례에 맞게 조합하여 사용할 수 있습니다. 이는 에이전트가 특정 작업에 가장 적합한 모델을 동적으로 선택하거나 비용, 속도, 정확성 간의 균형을 맞출 수 있도록 합니다. 주로 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 터미널 기반 AI 에이전트를 지원하며, SKILL.md 문서에 정의된 설정을 통해 간편하게 통합됩니다.
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다중 모델을 지원하는 AI 에이전트
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.