claude-skill-scientific-research은(는) 무엇을 하나요?
최근 업데이트된 에이전트 스킬 관련 GitHub 저장소: Kflho/claude-skill-scientific-research.
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이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex 등과 같은 AI 에이전트가 과학 연구 워크플로우를 수행할 수 있도록 설계된 전문 기술입니다. Kflho/claude-skill-scientific-research 저장소는 최신 학술 데이터베이스 접근, 논문 검색, 인용 분석, 연구 요약 생성 등의 기능을 제공합니다. 이 스킬은 연구자와 개발자가 복잡한 과학 문헌 검토 과정을 자동화하고, 연구 질문에 대한 답변을 신속하게 찾을 수 있도록 지원합니다. 주로 Python 기반의 API 호출과 데이터 처리 파이프라인을 활용하며, arXiv, PubMed, Semantic Scholar 등의 공개 리소스와 연동됩니다.
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최근 업데이트된 에이전트 스킬 관련 GitHub 저장소: Kflho/claude-skill-scientific-research.
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.