로컬 LLM이 ReAct 루프를 통해 데이터 엔지니어링 도구를 조율하는 MCP 서버 기반의 에이전틱 데이터 엔지니어링 프레임워크입니다.
Kanishkparganiha/de-agent-workflow는 로컬 LLM(대형 언어 모델)을 사용하여 데이터 엔지니어링(DE) 도구들을 조율하는 에이전틱 데이터 엔지니어링 프레임워크입니다. 이 스킬은 MCP(Model Context Protocol) 서버를 통해 DE 작업을 자동화하며, ReAct(Reasoning + Acting) 루프 패턴을 활용하여 LLM이 상황을 추론하고 적절한 도구를 호출할 수 있도록 합니다. 주로 로컬 환경에서 실행되므로 데이터 프라이버시와 보안에 민감한 작업에 적합하며, Claude, Codex, Gemini 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼과 통합될 수 있습니다. GitHub에서 최근 24시간 이내에 발견된 이 저장소는 에이전트 스킬, MCP 툴링, AI-에이전트 자동화 영역에서 활동하는 개발자에게 유용하며, 데이터 파이프라인 구축, 변환, 분석 작업을 AI 에이전트가 자율적으로 수행할 수 있도록 지원합니다.
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로컬 LLM이 ReAct 루프를 통해 데이터 엔지니어링 도구를 조율하는 에이전틱 데이터 엔지니어링 프레임워크입니다.
출처: https://github.com/Kanishkparganiha/de-agent-workflow
에이전트 스킬, Claude/Codex/Gemini 워크플로우, MCP 툴링 및 관련 AI-에이전트 자동화를 위해 지난 24시간 동안 푸시된 GitHub 저장소에서 발견되었습니다.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
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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.