roboclaws은(는) 무엇을 하나요?
VLM 정책, MCP 스킬, AI 코딩 에이전트로 구동되는 가시적인 AI 기반 로보틱스 데모. 터미널 로그 대신 검토 가능한 HTML 보고서(프레임, 지도, 도구 추적, 점수)를 제공합니다.
VLM 정책, MCP 스킬, AI 코딩 에이전트로 구동되는 가시적인 AI 기반 로보틱스 데모. 터미널 로그 대신 검토 가능한 HTML 보고서(프레임, 지도, 도구 추적, 점수)를 제공합니다.
MiaoDX/roboclaws는 VLM(비전-언어 모델) 정책, MCP(Model Context Protocol) 스킬, AI 코딩 에이전트를 활용하여 로보틱스 데모를 더욱 가시적이고 검토 가능하게 만드는 스킬입니다. 이 스킬의 핵심 가치는 복잡한 터미널 로그를 대신하여 프레임, 지도, 도구 추적, 점수 등이 포함된 HTML 보고서를 생성한다는 점입니다. 개발자나 연구자는 데모 실행 과정을 시각적으로 분석하고, AI 에이전트가 내린 결정과 그 결과를 더 쉽게 이해할 수 있습니다. Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 코딩 에이전트와 함께 사용하도록 설계되었으며, MCP 스킬을 통해 로보틱스 환경과 상호작용하고 VLM 정책을 적용하여 작업을 수행합니다. 결과물인 HTML 보고서는 브라우저에서 바로 열어볼 수 있어 협업과 디버깅에 매우 유용합니다.
npx skills add MiaoDX/roboclawsInstalled? Explore more 연구 & 데이터 분석 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
VLM 정책, MCP 스킬, AI 코딩 에이전트로 구동되는 가시적인 AI 기반 로보틱스 데모. 터미널 로그 대신 검토 가능한 HTML 보고서(프레임, 지도, 도구 추적, 점수)를 제공합니다.
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.