crew44은(는) 무엇을 하나요?
로컬 우선 워크스페이스에서 전문 AI 에이전트 팀을 오케스트레이션합니다. 각 역할에 최적의 모델을 할당하고, 누적되는 메모리와 스킬을 활용합니다. 무료, MIT 라이선스.
로컬 우선 워크스페이스에서 전문 AI 에이전트 팀을 오케스트레이션합니다. 각 역할에 최적의 모델을 할당하고, 누적되는 메모리와 스킬을 활용합니다. 무료, MIT 라이선스.
crew44는 로컬 우선(local-first) 워크스페이스에서 여러 전문 AI 에이전트들로 구성된 '크루(crew)'를 오케스트레이션할 수 있게 해주는 오픈소스 도구입니다. 각 에이전트 역할에 가장 적합한 모델을 할당할 수 있으며, 에이전트들은 메모리와 스킬을 축적하여 점점 더 효율적으로 협업합니다. 이는 단일 에이전트로는 해결하기 어려운 복잡한 다단계 작업을 여러 전문화된 에이전트가 협력하여 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 무료로 사용할 수 있으며 MIT 라이선스 하에 배포되어 개발자 누구나 자유롭게 수정 및 확장할 수 있습니다. 로컬 환경에서 우선적으로 작동하므로 데이터 프라이버시를 유지하면서도 강력한 AI 협업 워크플로우를 구축할 수 있습니다.
npx skills add getcrew44/crew44Installed? Explore more 연구 & 데이터 분석 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
로컬 우선 워크스페이스에서 전문 AI 에이전트 팀을 오케스트레이션합니다. 각 역할에 최적의 모델을 할당하고, 누적되는 메모리와 스킬을 활용합니다. 무료, MIT 라이선스.
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.