과학-연구-스킬은(는) 무엇을 하나요?
LLM 에이전트(예: Claude Code, Openclaw)를 위한 과학 연구 스킬 및 도구입니다.
LLM 에이전트(예: Claude Code, Openclaw)를 위한 과학 연구 스킬 및 도구입니다.
이 스킬은 과학 연구를 지원하기 위해 설계된 LLM 에이전트용 도구 및 능력 모음입니다. Claude Code, Openclaw와 같은 개발자 중심 AI 에이전트와 함께 작동하여, 문헌 검토, 데이터 분석, 실험 계획 등 과학적 방법론의 다양한 단계를 자동화하고 보조합니다. SKILL.md 문서는 일반적으로 실행 가능한 스킬 정의, 프롬프트 템플릿, 권장 워크플로우를 포함하여 연구자들이 반복적인 작업보다는 통찰력과 발견에 집중할 수 있도록 합니다. 주요 이점은 시간 절약, 연구 워크플로우의 재현성 향상, 그리고 기존의 LLM 생성물보다 과학적 기준에 더 잘 부합하는 출력을 위해 전문화된 프롬프트를 통해 응답 품질을 개선하는 것입니다.
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LLM 에이전트(예: Claude Code, Openclaw)를 위한 과학 연구 스킬 및 도구입니다.
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.