Claude Code용 멀티 에이전트 딥 리서치 스킬입니다. Anthropic, OpenAI, DeepMind의 2025년 11월 이후 최신 기술을 적용하여 AggAgent 합성, DRA 검증, BrowseConf + BATS, Co-Scientist Discovery 모드, AlphaEvolve Generator-Evaluator 모드를 추가했습니다.
이 스킬은 Claude Code에서 사용할 수 있는 고급 멀티 에이전트 딥 리서치 기능을 제공합니다. 2025년 11월 이후 Anthropic, OpenAI, DeepMind의 최신 기술(SOTA)을 기반으로 확장되었습니다. 주요 기능으로는 여러 에이전트의 결과를 종합하는 AggAgent 합성, 심층 연구 가설을 검증하는 DRA(Deep Research Agent) 검증, 웹 브라우징 설정과 성능 평가를 위한 BrowseConf + BATS, 과학적 발견을 위한 Co-Scientist Discovery 모드, 그리고 생성자-평가자 프레임워크를 활용한 AlphaEvolve 모드가 포함됩니다. v1 기본 버전은 jamoeight/deep-research-claude-code에서 확인할 수 있습니다.
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Claude Code용 멀티 에이전트 딥 리서치 스킬입니다. Anthropic, OpenAI, DeepMind의 2025년 11월 이후 최신 기술(SOTA)을 기반으로 확장되었습니다. AggAgent 합성, DRA 검증, BrowseConf + BATS, Co-Scientist Discovery 모드, AlphaEvolve Generator-Evaluator 모드를 추가했습니다. v1 기본 버전은 jamoeight/deep-research-claude-code에서 확인할 수 있습니다.
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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.