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데이터 개발을 위한 에이전트 스킬: 라우팅 및 금융 DB 품질 검사
데이터 개발을 위한 에이전트 스킬: 라우팅 및 금융 DB 품질 검사
이 스킬은 AI 에이전트가 데이터 개발 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 주요 기능으로는 데이터 라우팅과 금융 데이터베이스 품질 검사가 포함되어 있어, 에이전트가 데이터 소스를 적절히 분배하고 금융 DB의 무결성과 정확성을 자동으로 확인할 수 있습니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있으며, SKILL.md 문서에 정의된 규칙에 따라 작동합니다. 데이터 엔지니어링 파이프라인에서 금융 데이터의 신뢰성을 보장하고 개발 생산성을 높이는 데 유용합니다.
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데이터 개발을 위한 에이전트 스킬: 라우팅 및 금융 DB 품질 검사
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.