SocratiCode은(는) 무엇을 하나요?
엔터프라이즈급(4000만 줄 이상) 코드베이스 인텔리전스, 제로 설정, 로컬 및 프라이빗 Plugin/Skill/Extension 또는 MCP: 하이브리드 시맨틱 검색, 다중 언어 종속성 그래프, 심볼 수준 영향 분석 및 호출 흐름, 대화형 HTML 뷰어, 프로젝트 및 브랜치 인식 검색, DB/API/인프라 지식. 토큰 61% 절감, 호출 84% 감소, 37배 더 빠름. 클라우드 베타.
엔터프라이즈급(4000만 줄 이상) 코드베이스 인텔리전스, 제로 설정, 로컬 및 프라이빗 플러그인/스킬/확장 기능 또는 MCP: 하이브리드 시맨틱 검색, 다중 언어 종속성 그래프, 심볼 수준 영향 분석 및 호출 흐름, 대화형 HTML 뷰어, 프로젝트 및 브랜치 인식 검색, DB/API/인프라 지식. 토큰 61% 절감, 호출 84% 감소, 37배 더 빠름. 클라우드 베타.
SocratiCode는 엔터프라이즈 규모(4000만 줄 이상)의 코드베이스를 위해 설계된 고급 AI 에이전트 스킬입니다. 제로 설정, 로컬 및 프라이빗 환경을 지원하며, Plugin, Skill, Extension 또는 MCP(Model Context Protocol)로 사용할 수 있습니다. 이 스킬은 하이브리드 시맨틱 검색, 다중 언어 종속성 그래프, 심볼 수준의 영향 분석 및 호출 흐름 시각화를 제공하여 개발자가 복잡한 코드베이스의 구조와 관계를 빠르게 이해할 수 있도록 합니다. 주요 기능으로는 대화형 HTML 뷰어, 프로젝트 및 브랜치를 아우르는 검색, DB/API/인프라 지식 통합이 있습니다. 벤치마크 결과 토큰 사용량을 61% 절감하고 API 호출을 84% 줄이며 처리 속도를 37배 향상시켜 효율성을 극대화합니다. Claude Code, Cursor, Codex, Windsurf 등 다양한 AI 코딩 어시스턴트와 호환되며, 클라우드 버전은 베타 테스트 중입니다.
npx skills add giancarloerra/SocratiCodeInstalled? Explore more 연구 & 데이터 분석 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
엔터프라이즈급(4000만 줄 이상) 코드베이스 인텔리전스, 제로 설정, 로컬 및 프라이빗 Plugin/Skill/Extension 또는 MCP: 하이브리드 시맨틱 검색, 다중 언어 종속성 그래프, 심볼 수준 영향 분석 및 호출 흐름, 대화형 HTML 뷰어, 프로젝트 및 브랜치 인식 검색, DB/API/인프라 지식. 토큰 61% 절감, 호출 84% 감소, 37배 더 빠름. 클라우드 베타.
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.