claude-skills은(는) 무엇을 하나요?
개인 Claude Code 스킬: adversarial-agents (구성 가능한 패널 리뷰) 및 deep-research (DAG 오케스트레이션 다중 소스 합성).
개인 Claude Code 스킬 모음: adversarial-agents (구성 가능한 패널 리뷰) 및 deep-research (DAG 오케스트레이션 다중 소스 합성).
이 스킬 세트는 Claude Code 사용자를 위해 설계된 두 가지 강력한 스킬을 제공합니다. 첫 번째 스킬인 `adversarial-agents`는 사용자가 구성 가능한 전문가 패널을 설정하여 특정 작업이나 출력을 비판적으로 검토하고 개선할 수 있도록 합니다. 이는 마치 여러 AI 에이전트가 서로 다른 관점에서 코드나 아이디어를 평가하는 '적대적(co-adversarial)' 검토 프로세스를 시뮬레이션합니다. 두 번째 스킬인 `deep-research`는 DAG(방향성 비순환 그래프)를 사용하여 여러 소스를 체계적으로 탐색하고 종합하는 복잡한 연구 작업을 오케스트레이션합니다. 이는 단순한 웹 검색을 넘어, 계획된 워크플로우를 통해 깊이 있는 정보를 수집하고 통합합니다. 이 스킬들은 Claude Code 플랫폼 전용으로 설계되었으며, 각각의 기능은 개별 SKILL.md 파일에 더 자세히 문서화되어 있어 사용자가 자신의 워크플로우에 맞게 쉽게 설정하고 활용할 수 있습니다.
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개인 Claude Code 스킬: adversarial-agents (구성 가능한 패널 리뷰) 및 deep-research (DAG 오케스트레이션 다중 소스 합성).
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.