Databricks 에이전트 스킬은(는) 무엇을 하나요?
Databricks 기능 및 플랫폼을 위한 에이전트 스킬입니다.
Databricks 기능 및 플랫폼을 위한 에이전트 스킬입니다.
이 스킬은 Databricks 플랫폼의 주요 기능과 사용법을 AI 에이전트(예: Claude Code, Cursor, Codex)가 이해하고 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 데이터 엔지니어링, 머신러닝, 분석 등 Databricks 환경 내에서 반복적이거나 복잡한 작업을 자동화하고, 사용자가 Databricks의 노트북, 클러스터, 작업, Unity Catalog 및 Delta Lake와 같은 핵심 기능을 더 쉽게 다룰 수 있도록 돕습니다. 이 스킬은 Databricks CLI, REST API, 또는 Python/SQL 커맨드를 에이전트가 실행할 수 있는 컨텍스트를 제공하여, 플랫폼 전반에 걸친 작업 흐름을 간소화합니다. 주로 코드 생성, 설정 안내, 모범 사례 추천에 초점을 맞추며, Databricks 사용자와 AI 에이전트 간의 상호작용을 개선하는 데 유용합니다.
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Databricks 기능 및 플랫폼을 위한 에이전트 스킬입니다.
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.