claude-brewcode은(는) 무엇을 하나요?
Brewcode - Claude Code를 위한 완전한 기능의 개발 플랫폼: 자동 컨텍스트 핸드오프를 통한 무한 집중 작업, 프롬프트 최적화, 스킬/에이전트 생성, 정족수 코드 리뷰, 프로젝트 규칙 관리, 지식 영속화
Brewcode - Claude Code를 위한 완전한 기능의 개발 플랫폼: 자동 컨텍스트 핸드오프를 통한 무한 집중 작업, 프롬프트 최적화, 스킬/에이전트 생성, 정족수 코드 리뷰, 프로젝트 규칙 관리, 지식 영속화
Brewcode는 Claude Code를 위한 완전한 기능의 개발 플랫폼으로, 개발자와 AI 에이전트가 협업하여 복잡한 소프트웨어 개발 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 이 플랫폼의 핵심 기능은 자동 컨텍스트 핸드오프를 통한 '무한 집중 작업(Infinite Focus Tasks)'으로, 긴 작업에서도 AI 에이전트가 이전 상태를 잃지 않고 지속적으로 작업할 수 있게 합니다. 또한, 프롬프트 최적화, 스킬 및 에이전트 생성, 정족수 기반 코드 리뷰(Quorum Code Reviews), 프로젝트 규칙 관리, 지식 영속화(Knowledge Persistence)와 같은 고급 기능을 제공하여 개발 생산성을 극대화합니다. Claude Code 플랫폼에서 실행되며, SKILL.md 문서에 정의된 명령어와 워크플로를 통해 사용자는 복잡한 멀티스텝 작업을 간단히 실행하고, 팀 협업을 강화하며, 지식을 체계적으로 관리할 수 있습니다.
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This repo contains 2 individual skills — each has its own dedicated page.
Optimizes Claude Code memory files in 4 interactive steps: removes duplicates, migrates rules to CLAUDE.md/rules files, compresses remaining entries, validates with cleanup. Typical reduction: 30-50% on token count.
Optimizes text, prompts, and documentation for LLM token efficiency. Applies 41 research-backed rules across 6 categories: Claude behavior, token efficiency, structure, reference integrity, perception, and LLM comprehension. Use when optimizing prompts, reducing tokens, compressing verbose docs, or improving LLM instruction quality.
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.