자동화-평가-스킬은(는) 무엇을 하나요?
스크립트 기반 검증과 LLM 리뷰를 통해 체크포인트 기반 스킬에 대해 프로젝트를 체계적으로 평가합니다 - Netresearch 제공
스크립트 기반 검증과 LLM 리뷰를 통해 체크포인트 기반 스킬에 대해 프로젝트를 체계적으로 평가합니다 - Netresearch 제공
이 스킬은 정의된 체크포인트를 기준으로 AI 에이전트(Claude Code, Cursor, Codex 등)의 작업 결과를 자동으로 평가합니다. 스크립트화된 검증 단계를 통해 기능적 요구사항 충족 여부를 확인하고, LLM 리뷰로 코드 품질, 설계 패턴, 보안 측면을 심층 분석합니다. 개발자는 사전 정의된 평가 기준에 따라 일관된 품질 보증을 수행할 수 있으며, 수동 리뷰에 비해 시간과 노력을 크게 절감할 수 있습니다. 주로 CI/CD 파이프라인이나 개발 워크플로우의 일부로 통합되어 사용됩니다.
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스크립트 기반 검증과 LLM 리뷰를 통해 체크포인트 기반 스킬에 대해 프로젝트를 체계적으로 평가합니다 - Netresearch 제공
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.