langwatch은(는) 무엇을 하나요?
LLM 평가 및 AI 에이전트 테스트를 위한 플랫폼
LLM 평가 및 AI 에이전트 테스트를 위한 플랫폼
LangWatch는 LLM 평가와 AI 에이전트 테스트를 위한 통합 플랫폼입니다. 개발자와 AI 에이전트 사용자가 LLM 기반 애플리케이션의 성능, 정확성, 안전성을 체계적으로 평가하고 모니터링할 수 있도록 도와줍니다. 이 스킬은 다양한 AI 에이전트 도구(Claude Code, Cursor, Codex 등)와 통합되어 워크플로우 내에서 직접 LLM 평가를 수행할 수 있게 해줍니다. LangWatch를 사용하면 사용자 정의 평가 지표를 설정하고, 테스트 스위트를 실행하며, 결과를 대시보드에서 시각화하여 모델 성능을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 특히 복잡한 AI 에이전트 시스템에서 발생할 수 있는 환각, 편향, 안전성 문제를 탐지하고 최적화하는 데 유용합니다.
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LLM 평가 및 AI 에이전트 테스트를 위한 플랫폼
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.