Aura (Agent 사용량 및 리소스 분석): 로컬 AI 에이전트 세션(Claude Code, Gemini 등)을 모니터링, 분석 및 재생하기 위한 로컬, 도커화된 분석 파이프라인입니다. 데이터 추출, 변환 및 프레젠테이션을 분리하여 높은 수준의 BI 보고와 세부적인 대화형 세션 재생을 모두 지원합니다.
AURA는 로컬에서 실행되는 AI 에이전트(Claude Code, Gemini 등)의 세션 데이터를 수집, 분석, 재생할 수 있는 완전한 도커 기반 분석 파이프라인입니다. 이 시스템은 데이터 추출, 변환, 프레젠테이션 단계를 명확히 분리하여, BI 수준의 종합 보고서와 개별 세션의 세부 재생을 모두 지원합니다. 주로 GitHub에서 발견된 오픈소스 프로젝트로, 개발자나 연구자가 에이전트의 행동 패턴, 리소스 사용량, 성능을 심층 분석하고 과거 세션을 다시 재생할 수 있도록 돕습니다. AURA는 복잡한 설정 없이 Docker Compose로 빠르게 배포할 수 있으며, 다양한 AI 에이전트에 적용 가능한 확장성을 갖추고 있습니다.
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Aura (Agent 사용량 및 리소스 분석): 로컬 AI 에이전트 세션(Claude Code, Gemini 등)을 모니터링, 분석 및 재생하기 위한 로컬, 도커화된 분석 파이프라인입니다. 이 시스템은 데이터 추출, 변환 및 프레젠테이션을 분리하여 높은 수준의 BI 보고와 세부적인 대화형 세션 재생을 모두 지원합니다.
출처: https://github.com/darshanmeel/AURA
매일 진행되는 awesomeskills.dev 에이전트 스킬 헌팅 중 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.