autoresearch은(는) 무엇을 하나요?
자율 반복 루프: 변경, 검증, 유지/폐기를 모든 메트릭에 대해 수행
자율 반복 루프: 변경, 검증, 유지/폐기를 모든 메트릭에 대해 수행
이 스킬은 AI 에이전트가 코드나 설정을 자율적으로 반복 수정하고, 정의된 메트릭(예: 정확도, 성능, 코드 품질)에 대해 검증한 후, 개선된 버전만 유지하고 그렇지 않은 버전은 폐기하는 자동화된 루프를 제공합니다. 개발자는 복잡한 최적화 작업을 사람이 직접 모니터링하지 않고도 반복적으로 수행할 수 있어, 실험 속도를 크게 높일 수 있습니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 단순히 명령어를 실행하는 것을 넘어 에이전트가 스스로 판단하고 학습하는 진화적 접근 방식을 지원합니다. SKILL.md 문서를 기반으로 하여, 사용자가 원하는 메트릭만 정의하면 에이전트가 자동으로 최적의 결과를 찾아냅니다.
npx skills add https://github.com/uditgoenka/autoresearch/tree/main/skills/autoresearchInstalled? Explore more 연구 & 데이터 분석 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
자율 반복 루프: 변경, 검증, 유지/폐기를 모든 메트릭에 대해 수행
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.