AI 엔지니어 스택 마스터하기: 에이전틱 생성형 AI를 위한 전문가 수준의 로드맵입니다. Python, LangGraph, 멀티 에이전트 워크플로우, 확장 가능한 RAG, 시맨틱 메모리, Hugging Face 및 OpenAI의 LLM을 사용한 MCP 통합을 특징으로 합니다.
이 스킬은 AI 엔지니어가 에이전틱 생성형 AI를 마스터할 수 있도록 설계된 전문가 수준의 로드맵입니다. Python, LangGraph, 멀티 에이전트 워크플로우, 확장 가능한 RAG(검색 증강 생성), 시맨틱 메모리, MCP(Model Context Protocol) 통합을 포함한 최신 기술 스택을 체계적으로 학습할 수 있습니다. Hugging Face와 OpenAI의 LLM을 활용하여 실제 프로덕션 환경에서 바로 적용 가능한 지식을 제공하며, GitHub에서 발견된 최신 에이전트 스킬 저장소를 기반으로 합니다. Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 도구와의 워크플로우 통합을 염두에 두고 설계되어, 개발자가 복잡한 AI 시스템을 구축하고 자동화하는 데 필요한 핵심 역량을 기를 수 있습니다.
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AI 엔지니어 스택 마스터하기: 에이전틱 생성형 AI를 위한 전문가 수준의 로드맵입니다. Python, LangGraph, 멀티 에이전트 워크플로우, 확장 가능한 RAG, 시맨틱 메모리, Hugging Face 및 OpenAI의 LLM을 사용한 MCP 통합을 특징으로 합니다.
출처: https://github.com/findashu/ai-engineer-stack
지난 24시간 동안 GitHub에 푸시된 에이전트 스킬, Claude/Codex/Gemini 워크플로우, MCP 도구 및 관련 AI 에이전트 자동화 저장소에서 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.