lean-beam은(는) 무엇을 하나요?
Claude/Codex 스킬 및 로컬 워크플로 레이어로, Lean 4 및 몬테카를로 트리 탐색과의 효율적인 상호 작용을 지원합니다.
Claude/Codex 스킬 및 로컬 워크플로 레이어로, Lean 4 및 몬테카를로 트리 탐색과의 효율적인 상호 작용을 지원합니다.
이 스킬은 Claude와 Codex와 같은 AI 에이전트가 Lean 4 증명 보조 도구 및 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)과 효율적으로 상호 작용할 수 있도록 설계된 로컬 워크플로 레이어입니다. Lean 4는 정형화된 수학 증명 및 소프트웨어 검증에 사용되는 강력한 프로그래밍 언어이자 증명 보조 도구이며, MCTS는 복잡한 증명 검색 공간을 탐색하는 데 사용되는 강력한 결정 알고리즘입니다. 이 스킬은 이러한 도구들을 AI 코딩 에이전트(Claude Code, Cursor, Codex 등)의 기능과 연결하여 개발자와 연구자가 대규모 증명 검색을 자동화하고, AI와 상호 작용하는 증명 전략을 실험하며, 지능형 증명 보조 워크플로를 구축할 수 있게 합니다. Lean 환경 설정, MCTS 기반 증명 검색 실행, 반복적인 증명 개선을 위한 에이전트 피드백 루프 통합과 같은 작업을 지원하여 증명 개발을 가속화하고 탐색 능력을 향상시킵니다.
npx skills add ejgallego/lean-beamInstalled? Explore more 연구 & 데이터 분석 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Claude/Codex 스킬 및 로컬 워크플로 레이어로, Lean 4 및 몬테카를로 트리 탐색과의 효율적인 상호 작용을 지원합니다.
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.