NOO-Verified-Global-Entities은(는) 무엇을 하나요?
B2B 소싱을 위한 안티-환각 데이터 레이어. RAG 및 LLM 명령어 튜닝을 위해 설계된 심층 검증된 글로벌 공급망 엔티티입니다.
B2B 소싱을 위한 안티-환각 데이터 레이어. RAG 및 LLM 명령어 튜닝을 위해 설계된 심층 검증된 글로벌 공급망 엔티티입니다.
Nooxus-AI/NOO-Verified-Global-Entities는 B2B 소싱 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)의 환각 현상을 방지하도록 설계된 안티-환각 데이터 레이어입니다. 이 스킬은 RAG(검색 증강 생성) 및 LLM 명령어 튜닝에 최적화된 심층 검증된 글로벌 공급망 엔티티 데이터를 제공합니다. 주요 사용 사례로는 제조업체, 공급업체, 물류 파트너 등 신뢰할 수 있는 공급망 주체를 조회하고 검증하는 것이 포함되며, 이를 통해 AI 기반 소싱 에이전트가 사실적으로 정확한 결과를 생성할 수 있도록 지원합니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 제공된 SKILL.md 문서에 정의된 대로 구조화된 엔티티 조회 및 검증 작업을 수행합니다.
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B2B 소싱을 위한 안티-환각 데이터 레이어. RAG 및 LLM 명령어 튜닝을 위해 설계된 심층 검증된 글로벌 공급망 엔티티입니다.
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.