labhc-instrument-driver은(는) 무엇을 하나요?
LabHC/LIS 계측기 드라이버 분석 및 개발을 위한 증거 우선 Codex 스킬
LabHC/LIS 계측기 드라이버 분석 및 개발을 위한 증거 우선 Codex 스킬
이 스킬은 LabHC/LIS 계측기 드라이버의 분석과 개발을 위해 Codex(또는 유사 AI 코딩 에이전트)에서 사용하도록 설계된 '증거 우선' 접근법을 따릅니다. 스킬의 핵심은 데이터 시트, 애플리케이션 노트, 기존 드라이버 코드 등 신뢰할 수 있는 증거를 먼저 수집하고 분석한 후, 이를 바탕으로 정확한 계측기 드라이버를 구현하거나 문제를 해결하는 데 있습니다. 이는 하드웨어 통신 프로토콜(I2C, SPI, UART 등)과 관련된 복잡한 드라이버 개발 과정에서 발생할 수 있는 오류를 줄이고, 문서화된 사양에 부합하는 견고한 코드를 생성하는 데 도움을 줍니다. 주로 Python 또는 C/C++로 작성된 LabHC/LIS 센서 및 계측기용 드라이버 개발 환경에서 활용될 수 있습니다.
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LabHC/LIS 계측기 드라이버 분석 및 개발을 위한 증거 우선 Codex 스킬
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.