local-deep-research은(는) 무엇을 하나요?
교차 모델 일일 스킬 헌트를 통해 표면화된 AI 에이전트 스킬 또는 AI 에이전트 도구 저장소입니다.
AI 에이전트 스킬 또는 AI 에이전트 도구 저장소로, 교차 모델 일일 스킬 헌트를 통해 발견되었습니다.
이 스킬은 'LearningCircuit/local-deep-research' 저장소를 기반으로 하며, 다양한 AI 모델 간의 일일 스킬 탐색 과정에서 표면화된 AI 에이전트 도구 모음입니다. 주로 로컬 환경에서 심층 연구(deep research) 작업을 수행할 수 있도록 설계되었으며, Claude Code, Cursor, Codex와 같은 주요 AI 에이전트 플랫폼에서 활용할 수 있습니다. 이 스킬을 통해 개발자는 로컬 데이터 소스에 접근하고 분석하여, 외부 API나 클라우드 서비스에 의존하지 않고도 종합적인 연구 결과를 얻을 수 있습니다. SKILL.md 문서는 스킬의 설치 방법, 구성 옵션, 사용 예시를 상세히 설명하며, 특히 에이전트가 자율적으로 연구 파이프라인을 실행하고 결과를 요약하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
npx skills add LearningCircuit/local-deep-research교차 모델 일일 스킬 헌트를 통해 표면화된 AI 에이전트 스킬 또는 AI 에이전트 도구 저장소입니다.
ElevenLabs text-to-speech with mac-style say UX.
Oracle CLI second-model review/debug/refactor/design with selected files, dry-run token checks, API or browser engine.
Capture and automate macOS UI with the Peekaboo CLI.
Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".
Build a throwaway prototype to flesh out a design — a runnable terminal app for state/business-logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route.
Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".