aar-skills은(는) 무엇을 하나요?
모듈식 연구 에이전트 스킬: GPU 작업, 주장 검증. 실제 자율 연구소에서 추출되었습니다.
모듈식 연구 에이전트 스킬: GPU 작업, 주장 검증. 실제 자율 연구소에서 추출되었습니다.
이 스킬은 실제 운영 중인 자율 연구소에서 추출된 모듈식 연구 에이전트 스킬 모음입니다. 주로 GPU 작업 실행 및 주장(claim) 검증을 위한 기능을 제공합니다. 개발자는 이 스킬을 통해 AI 에이전트가 복잡한 연구 워크플로우에서 GPU 리소스를 관리하고, 제기된 주장의 신뢰성을 자동으로 평가하도록 구성할 수 있습니다. 주로 Claude Code나 Codex와 같은 AI 코딩 에이전트와 함께 사용되며, 연구 자동화 파이프라인에 통합되어 생산성을 높입니다. 스킬의 작동 방식은 해당 저장소의 SKILL.md 문서에 상세히 명시되어 있으며, 기존의 자율 연구소에서 실제로 사용된 코드와 설정을 기반으로 하여 실용성과 신뢰성을 보장합니다.
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모듈식 연구 에이전트 스킬: GPU 작업, 주장 검증. 실제 자율 연구소에서 추출되었습니다.
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.