research-skills은(는) 무엇을 하나요?
AI/ML 연구를 자동화하여 워크플로우 점검, 가설 검증, 실험 결과를 프레젠테이션 슬라이드로 변환합니다.
AI/ML 연구를 자동화하여 워크플로우 점검, 가설 검증, 실험 결과를 프레젠테이션 슬라이드로 변환합니다.
이 스킬은 AI 및 머신러닝(ML) 연구 과정을 자동화하여 연구자와 개발자의 생산성을 크게 향상시킵니다. 주요 기능으로는 워크플로우 점검 자동화, 가설 검증 지원, 그리고 실험 결과를 발표용 슬라이드로 변환하는 것이 포함됩니다. 사용자는 복잡한 연구 파이프라인에서 발생할 수 있는 단계별 오류나 지연을 감지하고, 가설이 데이터와 일치하는지 신속히 검증할 수 있습니다. 또한, 실험 결과가 나오면 별도의 도구 없이 바로 프레젠테이션 자료를 생성할 수 있어 연구 결과 공유와 의사 결정 속도를 높여줍니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있으며, SKILL.md 문서에 정의된 명령어와 규칙에 따라 작동합니다. 연구자들이 반복적인 작업에서 벗어나 더 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있도록 설계되었습니다.
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AI/ML 연구를 자동화하여 워크플로우 점검, 가설 검증, 실험 결과를 프레젠테이션 슬라이드로 변환합니다.
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.