insult-ai은(는) 무엇을 하나요?
라이브 웹 레시피(Bright Data MCP)를 활용한 디스(fact-check) 에이전트 — Web Data UNLOCKED 해커톤 (Bright Data x lablab.ai)
출처: https://github.com/BernardUriza/insult-ai
매일 진행되는 awesomeskills.dev 에이전트 스킬 헌트에서 발견되었습니다.
라이브 웹 레시피(Bright Data MCP)를 활용한 디스(fact-check) 에이전트 — Web Data UNLOCKED 해커톤 (Bright Data x lablab.ai)
이 스킬은 Bright Data 웹 데이터 MCP 서버를 활용해 실시간 웹 정보를 가져와 '디스(insult)'와 '팩트체크(fact-check)'를 동시에 수행하는 AI 에이전트입니다. 주로 Claude Code, Cursor, Codex 등 MCP 프로토콜을 지원하는 플랫폼에서 동작하며, 사용자가 제시한 주장이나 인물에 대해 위트 있는 비판과 함께 신뢰할 수 있는 웹 출처를 인용하여 검증합니다. Bright Data의 웹 언락 기술 덕분에 차단이나 제한 없이 실제 웹 페이지의 최신 데이터를 가져올 수 있어, 단순한 언어 모델의 내부 지식이 아닌 진짜 웹 정보를 기반으로 응답합니다. 이 스킬은 해커톤에서 개발된 실험적인 프로젝트로, 재미와 실용성을 겸비한 독특한 에이전트입니다.
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라이브 웹 레시피(Bright Data MCP)를 활용한 디스(fact-check) 에이전트 — Web Data UNLOCKED 해커톤 (Bright Data x lablab.ai)
출처: https://github.com/BernardUriza/insult-ai
매일 진행되는 awesomeskills.dev 에이전트 스킬 헌트에서 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.