paper-acquisition-anti-scrape은(는) 무엇을 하나요?
OpenClaw/Codex 스킬: 학술 PDF 탄력적 획득
OpenClaw/Codex 기술로, 탄력적인 학술 PDF 획득을 위한 스킬입니다.
이 스킬은 OpenClaw 및 Codex AI 에이전트를 위해 설계된 것으로, 학술 논문의 PDF 파일을 안정적이고 탄력적으로 획득하는 데 중점을 둡니다. 다양한 학술 출처(예: arXiv, IEEE, ACM, 기타 출판사 사이트)에서 장애(차단, 지연, 변경된 웹사이트 구조) 발생 시 자동으로 대체 경로를 시도하거나 우회 전략을 사용하여 PDF를 다운로드합니다. 주로 웹 스크래핑과 API 호출을 결합하여 사용하며, 사용자 에이전트 회전, 요청 간 지연, 프록시 지원 등의 안티-스크래핑 방지 기술을 포함하여 탐지 및 차단을 최소화합니다. 개발자나 연구자가 복잡한 학술 콘텐츠 수집 워크플로우를 자동화할 때 유용하며, 설치 방법과 기본 사용법이 SKILL.md 문서에 명시되어 있습니다.
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OpenClaw/Codex 스킬: 학술 PDF 탄력적 획득
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.