text-optimizer은(는) 무엇을 하나요?
텍스트, 프롬프트 및 문서를 LLM 토큰 효율성에 맞게 최적화합니다. 6개 범주(Claude 동작, 토큰 효율성, 구조, 참조 무결성, 인식, LLM 이해)에 걸친 41개의 연구 기반 규칙을 적용합니다. 프롬프트 최적화, 토큰 감소, 장황한 문서 압축, 또는 LLM 명령 품질 향상 시 사용하세요.
텍스트, 프롬프트 및 문서를 LLM 토큰 효율성에 맞게 최적화합니다. 6개 범주(Claude 동작, 토큰 효율성, 구조, 참조 무결성, 인식, LLM 이해)에 걸친 41개의 연구 기반 규칙을 적용합니다. 프롬프트 최적화, 토큰 감소, 장황한 문서 압축, 또는 LLM 명령 품질 향상 시 사용하세요.
이 스킬은 LLM(대규모 언어 모델)과의 상호작용 효율성을 극대화하기 위해 설계된 고급 텍스트 최적화 도구입니다. 총 41개의 연구 기반 규칙을 사용하여 프롬프트, 문서 및 기타 텍스트 입력의 토큰 수를 줄이면서도 의미와 명확성을 유지하거나 개선합니다. 특히 Claude와 같은 LLM이 명령을 더 잘 이해하고 원하는 출력을 생성하도록 돕는 데 초점을 맞춥니다. 규칙은 동작 조정, 구조 개선, 참조 무결성 유지, 인식 최적화 등 6가지 주요 범주로 구성되어 있어, 다양한 사용 사례에 유연하게 적용할 수 있습니다. 개발자, 연구자, 그리고 프롬프트 엔지니어가 비용을 절감하고 응답 품질을 향상시키는 데 특히 유용합니다.
npx skills add https://github.com/kochetkov-ma/claude-brewcode/tree/main/skills/text-optimizerInstalled? Explore more 연구 & 데이터 분석 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
텍스트, 프롬프트 및 문서를 LLM 토큰 효율성에 맞게 최적화합니다. 6개 범주(Claude 동작, 토큰 효율성, 구조, 참조 무결성, 인식, LLM 이해)에 걸친 41개의 연구 기반 규칙을 적용합니다. 프롬프트 최적화, 토큰 감소, 장황한 문서 압축, 또는 LLM 명령 품질 향상 시 사용하세요.
This repo contains 1 individual skill — each has its own dedicated page.
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.