sci-research-codex-skills은(는) 무엇을 하나요?
실험 중심의 SCI 연구 워크플로우를 위한 Codex 스킬
실험 중심의 SCI 연구 워크플로우를 위한 Codex 스킬
이 스킬 세트는 실험 중심의 SCI 연구 워크플로우를 개선하기 위해 설계된 Codex 전용 스킬 모음입니다. 데이터 분석, 실험 설계, 논문 초안 작성 등 연구 과정의 반복적이고 복잡한 작업을 자동화하고 표준화하여 연구 생산성을 높이는 데 초점을 맞춥니다. 주로 Codex AI 에이전트 환경에서 사용되며, 사용자는 명령어나 프롬프트를 통해 각 스킬을 호출하여 연구 관련 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 이 스킬들은 연구 방법론의 일관성을 유지하고, SCI 수준의 논문 게재를 위한 체계적인 접근 방식을 제공하는 데 도움을 줍니다.
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실험 중심의 SCI 연구 워크플로우를 위한 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.