ersilia-skills은(는) 무엇을 하나요?
Ersilia Model Hub에 AI/ML 모델을 통합, 테스트 및 게시하는 기여자를 지원하는 Claude Code 스킬입니다.
Ersilia Model Hub에 AI/ML 모델을 통합, 테스트 및 게시하는 기여자를 지원하는 Claude Code 스킬입니다.
이 스킬은 Ersilia 오픈소스 이니셔티브의 일환으로, 기여자들이 Ersilia Model Hub에 새로운 AI/ML 모델을 원활하게 추가할 수 있도록 설계된 Claude Code 스킬 모음입니다. 주로 Claude Code 플랫폼에서 사용되며, 모델 통합, 테스트, 게시 과정에서 발생하는 반복적이고 복잡한 작업을 자동화합니다. 예를 들어, 모델의 디렉토리 구조를 설정하고, 필요한 의존성을 확인하며, 기본적인 테스트를 실행한 후 허브에 게시하는 전 과정을 지원합니다. 이는 기여자들이 모델의 과학적 품질과 문서화에 집중할 수 있게 하여, 전체적인 모델 허브의 생산성과 일관성을 향상시킵니다.
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Ersilia Model Hub에 AI/ML 모델을 통합, 테스트 및 게시하는 기여자를 지원하는 Claude Code 스킬입니다.
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.