autoresearch-loop은(는) 무엇을 하나요?
자율 AI 연구 루프 스킬 - 수정, 검증, 유지 또는 폐기, 반복. PIVOT/REFINE 에스컬레이션, 실행 간 학습 지원, Codex, Claude Code, OpenClaw 및 모든 에이전트와 호환됩니다.
자율 AI 연구 루프 스킬 - 수정, 검증, 유지 또는 폐기, 반복. PIVOT/REFINE 에스컬레이션, 실행 간 학습 지원, Codex, Claude Code, OpenClaw 및 모든 에이전트와 호환됩니다.
이 스킬은 AI 에이전트가 자율적으로 연구를 반복 수행하며 결과를 지속적으로 개선할 수 있도록 설계된 루프 프로세스입니다. '수정(Modify) → 검증(Verify) → 유지 또는 폐기(Keep or Discard) → 반복(Repeat)'의 사이클을 통해 에이전트가 스스로 코드, 문서, 가설 등을 실험하고 평가할 수 있게 합니다. 특히, PIVOT/REFINE 메커니즘을 통해 현재 접근 방식이 한계에 도달했을 때 방향을 전환하거나 세부 사항을 조정하는 에스컬레이션 전략을 지원합니다. 또한, 실행 간 학습(Cross-run Learning) 기능을 통해 이전 실행에서 얻은 인사이트와 실패 사례를 저장하고 활용함으로써 시간이 지남에 따라 에이전트의 성능이 향상됩니다. 이 스킬은 Codex, Claude Code, OpenClaw 등 다양한 AI 코딩 에이전트 및 일반 에이전트와 호환되어 연구 및 개발 작업의 자동화 수준을 높입니다.
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자율 AI 연구 루프 스킬 - 수정, 검증, 유지 또는 폐기, 반복. PIVOT/REFINE 에스컬레이션, 실행 간 학습 지원, Codex, Claude Code, OpenClaw 및 모든 에이전트와 호환됩니다.
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.