dev-skills은(는) 무엇을 하나요?
AgentSkills 라이브러리: AI 코딩 에이전트를 위한 재사용 가능한 스킬 (AI SDK, Codex, LangGraph, Supabase, Docker, Vitest, pytest, Streamlit, Zod).
AI 코딩 에이전트를 위한 재사용 가능한 스킬 라이브러리 (AI SDK, Codex, LangGraph, Supabase, Docker, Vitest, pytest, Streamlit, Zod).
BjornMelin/dev-skills는 AI 코딩 에이전트(Claude Code, Cursor, Codex 등)가 프로젝트에서 반복적으로 수행하는 작업을 재사용 가능한 스킬로 추상화한 오픈소스 라이브러리입니다. AI SDK, Codex, LangGraph, Supabase, Docker, Vitest, pytest, Streamlit, Zod 등 주요 개발 도구와 프레임워크를 위한 사전 정의된 스킬들을 제공합니다. 각 스킬은 에이전트가 특정 작업(예: Docker 컨테이너 관리, Supabase 스키마 마이그레이션, Vitest 테스트 실행)을 수행할 때 필요한 지침과 컨텍스트를 포함한 마크다운 파일(SKILL.md)로 구성되어 있어, 에이전트의 성능을 높이고 반복적인 설정 시간을 줄여줍니다.
npx skills add BjornMelin/dev-skillsInstalled? Explore more 연구 & 데이터 분석 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
AgentSkills 라이브러리: AI 코딩 에이전트를 위한 재사용 가능한 스킬 (AI SDK, Codex, LangGraph, Supabase, Docker, Vitest, pytest, Streamlit, Zod).
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.