fellow은(는) 무엇을 하나요?
Fellow: 실험 엔진 — 통제된 벤치마크 실험을 실행하여 스킬 개선 사항을 검증합니다.
Fellow: 실험 엔진 — 벤치마크 실험을 실행하여 스킬 개선 사항을 검증합니다.
Fellow는 AI 에이전트 스킬의 성능을 체계적으로 평가하고 개선하기 위한 실험 엔진입니다. 이 스킬은 통제된 벤치마크 실험을 실행하여 스킬 수정 사항이 실제로 성능 향상으로 이어지는지 검증합니다. Fellow는 다양한 AI 에이전트 플랫폼(Claude Code, Cursor, Codex 등)과 호환되며, 실험 결과를 명확히 비교할 수 있는 보고서를 제공합니다. 이를 통해 개발자는 스킬 변경의 효과를 객관적으로 측정하고 데이터 기반의 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
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Fellow: 실험 엔진 — 통제된 벤치마크 실험을 실행하여 스킬 개선 사항을 검증합니다.
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.