OpenClaw 스킬로, AI 기반 대화형 학습을 지원합니다: 간격 반복, 능동 회상, 파인만 기법, 교차 학습 및 의도적 연습을 통합합니다.
RetainCraft는 OpenClaw 플랫폼을 위한 AI 기반 대화형 학습 스킬로, 학습 효율성을 극대화하기 위해 설계되었습니다. 이 스킬은 간격 반복(spaced repetition), 능동 회상(active recall), 파인만 기법(Feynman technique), 교차 학습(interleaving), 그리고 의도적 연습(deliberate practice) 등 다섯 가지 핵심 학습 원칙을 통합합니다. 사용자는 AI 어시스턴트와의 상호작용을 통해 각 주제를 반복 학습하고, 자신의 이해도를 스스로 검증하며, 복잡한 개념을 단순화하여 설명하는 훈련을 받을 수 있습니다. 또한 서로 다른 주제를 섞어 학습함으로써 전반적인 이해도를 높이고, 약점을 집중적으로 보완하는 맞춤형 연습이 가능합니다. OpenClaw 환경에서 동작하며, Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 어시스턴트와 호환되어 개발자와 학습자 모두에게 유용합니다.
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OpenClaw 스킬: AI 기반 대화형 학습을 위한 프로토콜. 간격 반복(spaced repetition), 능동 회상(active recall), 파인만 기법(Feynman technique), 교차 학습(interleaving), 의도적 연습(deliberate practice) 및 정교화 질문(elaborative interrogation)을 통합합니다. OpenClaw 스킬: AI 보조 대화형 학습 프로토콜, 간격 반복, 능동 회상, 파인만 기법, 교차 학습 및 정교화 질문 통합.
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.