ai_radar은(는) 무엇을 하나요?
자체 실행형 AI 연구 레이더: 에이전트 스킬 + 결정론적 가드레일, AI 경제 및 AI 엔지니어링을 매일 스캔합니다.
자체 실행형 AI 연구 레이더: 에이전트 스킬 + 결정론적 가드레일을 통해 AI 경제 및 AI 엔지니어링을 매일 스캔합니다.
이 스킬은 AI 경제와 AI 엔지니어링 분야의 최신 동향을 매일 자동으로 스캔하는 자체 실행형 연구 레이더입니다. 에이전트 스킬(agent skills)과 결정론적 가드레일(deterministic guardrails)을 결합하여, 관련성이 높은 정보만을 필터링하고 신뢰할 수 있는 인사이트를 제공합니다. 주로 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 환경에서 사용되며, 사용자가 매일 변화하는 AI 생태계를 효율적으로 추적할 수 있도록 돕습니다. 이 스킬은 사전 정의된 규칙과 AI의 자율적 판단을 함께 활용하므로, 잘못된 정보나 노이즈를 최소화하면서 최신 연구 논문, 블로그 포스트, 뉴스 등을 종합 분석합니다. 결과적으로 개발자와 연구자들은 AI 분야의 급격한 발전 속에서도 핵심 트렌드를 놓치지 않고 대응할 수 있습니다.
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자체 실행형 AI 연구 레이더: 에이전트 스킬 + 결정론적 가드레일, AI 경제 및 AI 엔지니어링을 매일 스캔합니다.
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.