FICC_Researcher은(는) 무엇을 하나요?
에이전트 중심의 고정 수입 리서치 스킬로, FICC 플레이북, 증거 카드, 데이터 소스 정책, 템플릿 및 OpenClaw/MCP 통합을 포함합니다.
에이전트 중심의 고정 수입 리서치 스킬로, FICC 플레이북, 증거 카드, 데이터 소스 정책, 템플릿 및 OpenClaw/MCP 통합을 포함합니다.
이 스킬은 AI 에이전트(예: Claude Code, Cursor, Codex)가 고정 수입 리서치 작업을 자동화하고 체계화할 수 있도록 설계되었습니다. FICC(고정 수입, 외환 및 원자재) 시장 분석을 위한 플레이북, 증거 카드, 데이터 소스 정책 및 리서치 템플릿을 제공하여, 에이전트가 구조화된 방식으로 시장 데이터를 수집, 평가 및 보고할 수 있게 합니다. 특히 OpenClaw와 MCP(Model Context Protocol) 통합을 지원하여 외부 도구 및 데이터 소스와의 원활한 상호작용을 가능하게 합니다. 개발자와 트레이더는 이 스킬을 활용하여 반복적인 리서치 작업을 에이전트에 위임하고, 증거 기반의 의사 결정을 일관되게 유지할 수 있습니다.
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에이전트 중심의 고정 수입 리서치 스킬로, FICC 플레이북, 증거 카드, 데이터 소스 정책, 템플릿 및 OpenClaw/MCP 통합을 포함합니다.
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.