Mastra AI 에이전트 워크플로우를 활용하여 컨퍼런스 발표 제안(CFP)과 발표자를 평가하는 도구입니다.
이 스킬은 Mastra AI 에이전트 프레임워크를 기반으로 한 워크플로우 세트로, 컨퍼런스 발표 제안(CFP)과 발표자를 체계적으로 평가할 수 있도록 설계되었습니다. 데브렐(Developer Relations) 팀이나 컨퍼런스 조직위원회가 제안서와 발표자의 적합성을 자동으로 분석하고 점수를 매겨, 수동 검토에 소요되는 시간과 노력을 크게 줄여줍니다. GitHub에서 최근 24시간 내에 푸시된 저장소에서 발견된 이 도구는 Claude, Codex, Gemini와 같은 AI 에이전트 워크플로우 및 MCP 도구와 함께 사용하기에 적합합니다. Mastra의 에이전트 기반 아키텍처를 활용하여 각 제안을 평가하고, 발표자의 배경, 주제의 관련성, 기술적 깊이 등을 종합적으로 고려한 결과를 제공함으로써 공정하고 효율적인 CFP 선정 과정을 지원합니다.
npx skills add lirantal/devrel-cfp-committeeInstalled? Explore more 연구 & 데이터 분석 skills: obra/superpowers, affaan-m/quarkus-verification, affaan-m/uspto-database · View all 6 →
A set of Mastra AI agent workflows to evaluate conference proposals (CFPs) and speakers
Source: https://github.com/lirantal/devrel-cfp-committee
Discovered from GitHub repositories pushed in the last 24 hours for agent skills, Claude/Codex/Gemini workflows, MCP tooling, and adjacent AI-agent automation.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Verification loop for Quarkus projects: build, static analysis, tests with coverage, security scans, native compilation, and diff review before release or PR.
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.
Evidence-first current-state research workflow for ECC. Use when the user wants fresh facts, comparisons, enrichment, or a recommendation built from current public evidence and any supplied local context.