mediator-coevo은(는) 무엇을 하나요?
[연구] 기술 최적화를 위한 다중 에이전트 인프라 공진화
[연구] 기술 최적화를 위한 다중 에이전트 인프라 공진화
이 스킬은 다중 에이전트 시스템에서 에이전트들이 협력하여 기술(스킬)을 최적화하는 공진화(coevolution) 과정을 연구합니다. 특히 'mediator' 역할의 에이전트가 중재자로서 다른 에이전트들의 상호작용을 조율하고, 각 에이전트의 스킬을 동적으로 개선하는 인프라를 제공합니다. 이는 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 코딩 에이전트 플랫폼에서 유용하게 사용될 수 있으며, 에이전트 간의 협력을 통해 전체 시스템의 성능을 향상시키는 것이 목표입니다. SKILL.md 문서에는 에이전트 간 통신 프로토콜, 스킬 업데이트 메커니즘, 공진화 알고리즘에 대한 상세 설명이 포함되어 있어, 연구자와 개발자가 시스템을 확장하고 커스터마이징할 수 있습니다.
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[연구] 기술 최적화를 위한 다중 에이전트 인프라 공진화
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.