Awesome-Agent-Skill-Papers은(는) 무엇을 하나요?
서베이 논문 "A Survey of Agent Skills: Toward Procedural Infrastructure for LLM Agents"의 저장소입니다.
LLM 에이전트를 위한 절차적 인프라를 다루는 서베이 논문 "A Survey of Agent Skills: Toward Procedural Infrastructure for LLM Agents"의 저장소입니다.
이 스킬은 LLM 에이전트 스킬에 대한 포괄적인 서베이 논문을 기반으로 한 저장소로, 에이전트가 새로운 능력을 획득하고 재사용할 수 있게 해주는 '절차적 인프라' 개념을 제시합니다. 개발자와 연구자에게 스킬의 정의, 분류 체계, 그리고 구축 방법론에 대한 체계적인 개요를 제공하며, 다양한 오픈소스 에이전트 프레임워크(예: Claude Code, Cursor, Codex 등)와의 통합 가능성을 탐구합니다. 이 저장소는 논문의 참고 자료, 벤치마크 데이터, 그리고 관련 리소스를 포함하여 커뮤니티가 스킬 기반 에이전트 개발을 시작할 수 있는 실용적인 출발점을 제공합니다. 핵심 가치는 에이전트를 보다 모듈화하고 확장 가능하게 만드는 인프라를 이해하고 구축하는 데 있습니다.
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서베이 논문 "A Survey of Agent Skills: Toward Procedural Infrastructure for LLM Agents"의 저장소입니다.
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.