ascend-tune-lab은(는) 무엇을 하나요?
에이전트/스킬을 매개변수 튜닝, 프로파일링 및 분석에 배포하기 위한 저장소입니다.
에이전트/스킬을 매개변수 튜닝, 프로파일링 및 분석에 배포하기 위한 저장소입니다.
Ascend Tune Lab은 AI 에이전트(예: Claude Code, Cursor, Codex)가 매개변수 최적화, 성능 프로파일링 및 데이터 분석 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 저장소입니다. 이 스킬은 개발자와 AI 에이전트 사용자가 복잡한 하이퍼파라미터 튜닝 워크플로우를 자동화하고, 시스템 성능을 분석하며, 실험 결과를 체계적으로 관리할 수 있게 해줍니다. 주로 CLI 기반 환경에서 작동하며, 스크립트와 설정 파일을 통해 다양한 튜닝 전략을 지원합니다. 프로파일링 데이터를 시각화하거나 분석 파이프라인을 구축하는 데 유용하며, 에이전트가 코드를 직접 실행하거나 수정할 수 있는 플랫폼에서 효과적으로 활용됩니다.
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에이전트/스킬을 매개변수 튜닝, 프로파일링 및 분석에 배포하기 위한 저장소입니다.
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.