ai-dataset-quality-audit-agent-skill은(는) 무엇을 하나요?
📊 AI 학습 데이터셋 품질 감사 | 프로덕션급 Codex 스킬로, 사전 학습 데이터셋의 균형, 편향, 누수, 윤리적 적합성을 감사합니다. NIST, Gebru의 Datasheets와 같은 프레임워크에 점수를 바인딩하고 crawl4ai 파이프라인을 사용합니다.
📊 AI 학습 데이터셋 품질 감사 | 프로덕션급 Codex 스킬로, 사전 학습 데이터셋의 균형, 편향, 누수, 윤리적 적합성을 감사합니다. NIST, Gebru의 Datasheets와 같은 프레임워크에 점수를 바인딩하고 crawl4ai 파이프라인을 사용합니다.
이 스킬은 AI 에이전트(특히 Codex)가 사전 학습 데이터셋의 품질을 종합적으로 감사할 수 있도록 설계된 프로덕션급 도구입니다. 데이터셋의 균형(balance), 편향(bias), 데이터 누수(leakage), 윤리적 적합성(ethical fitness)을 평가하며, 평가 결과를 NIST AI 위험 관리 프레임워크 또는 Gebru의 Datasheets for Datasets와 같은 표준 프레임워크에 매핑합니다. crawl4ai 파이프라인을 활용하여 데이터셋 관련 문서나 메타데이터를 자동으로 수집 및 분석할 수 있어, 대규모 데이터셋의 품질 감사 작업을 자동화하고 표준화합니다. 개발자와 AI 연구자들은 이 스킬을 통해 데이터셋의 잠재적 문제를 사전에 식별하고, AI 시스템의 신뢰성과 공정성을 높일 수 있습니다.
npx skills add dungnotnull/ai-dataset-quality-audit-agent-skillInstalled? Explore more 연구 & 데이터 분석 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
📊 AI 학습 데이터셋 품질 감사 | 프로덕션급 Codex 스킬로, 사전 학습 데이터셋의 균형, 편향, 누수, 윤리적 적합성을 감사합니다. NIST, Gebru의 Datasheets와 같은 프레임워크에 점수를 바인딩하고 crawl4ai 파이프라인을 사용합니다.
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.