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brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills

9개의 보조금 및 자금 지원 기술. 트리거: 보조금 신청, 자금 검색, 예산 계획, 데이터 저장소. 설계: 자격 요건, 제출 요건 및 일정을 포함한 기관별 가이드.

Auto-Empirical-Research-Skills란 무엇인가요?

이 기술은 AI 에이전트가 경험적 연구 과정에서 필요한 보조금 및 자금 지원 업무를 자동화하도록 설계된 9가지 기술 모음입니다. 보조금 신청서 작성, 자금 출처 검색, 예산 계획 수립, 데이터 저장소 관리 등 연구자들이 직면하는 반복적이고 시간 소모적인 작업을 효율적으로 처리합니다. 각 기술은 NIH, NSF, 유럽 연구 위원회와 같은 주요 자금 지원 기관의 특정 요구 사항을 반영한 맞춤형 가이드를 제공하여, 자격 요건, 제출 마감일, 예산 지침을 자동으로 분석하고 요약합니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 주요 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 연구팀의 생산성을 높이고 보조금 신청 성공률을 개선하는 데 도움을 줍니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills
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Auto-Empirical-Research-Skills은(는) 무엇을 하나요?

9개의 보조금 및 자금 지원 기술. 트리거: 보조금 신청, 자금 검색, 예산 계획, 데이터 저장소. 설계: 자격 요건, 제출 요건 및 일정을 포함한 기관별 가이드.

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