agentic-ai-career-intelligence은(는) 무엇을 하나요?
에이전틱 커리어 인텔리전스 시스템 — LangGraph ReAct 에이전트가 후보자를 직무 설명과 비교 평가하고, 기술 격차를 식별하며, 실시간 리소스 연구를 통해 개인화된 학습 계획을 생성합니다.
에이전틱 커리어 인텔리전스 시스템 — LangGraph ReAct 에이전트가 후보자를 직무 설명과 비교 평가하고, 기술 격차를 식별하며, 실시간 리소스 연구를 통해 개인화된 학습 계획을 생성합니다.
이 스킬은 LangGraph ReAct 에이전트를 기반으로 한 에이전틱 커리어 인텔리전스 시스템입니다. 주로 채용 및 인사(HR) 기술 분야에서 사용되며, 후보자의 이력서나 프로필을 직무 설명과 비교하여 점수를 매기고, 부족한 기술을 정확히 식별합니다. 그 후, 식별된 격차를 해소하기 위해 개인화된 학습 계획을 자동으로 생성하며, 이 과정에서 실시간으로 온라인 리소스를 검색하여 최신 강좌나 자료를 추천합니다. 이 시스템은 Claude Code, Cursor, Codex 등의 AI 에이전트 플랫폼과 호환되며, LangGraph의 ReAct 패턴을 활용하여 추론과 도구 사용을 결합합니다. 개발자나 HR 전문가가 채용 프로세스를 자동화하고, 후보자의 성장을 지원하는 데 유용합니다. SKILL.md 문서에 따르면, 에이전트는 직무 설명 파싱, 기술 매칭, 격차 분석, 학습 경로 생성, 리소스 검색 등의 단계를 거쳐 작동합니다.
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에이전틱 커리어 인텔리전스 시스템 — LangGraph ReAct 에이전트가 후보자를 직무 설명과 비교 평가하고, 기술 격차를 식별하며, 실시간 리소스 연구를 통해 개인화된 학습 계획을 생성합니다.
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.