odd-team은(는) 무엇을 하나요?
Open Data Discovery를 위한 AI 유지보수 팀 — 네비게이션 인덱스, 적용 범위 추적 스캐너, 구조화된 작업 항목을 사용하여 ODD 리포지토리 전반의 감사, 격차 해소, 지속 가능한 유지보수를 조정합니다.
Open Data Discovery를 위한 AI 유지보수 팀 — 네비게이션 인덱스, 적용 범위 추적 스캐너, 구조화된 작업 항목을 사용하여 ODD 리포지토리 전반의 감사, 격차 해소, 지속 가능한 유지보수를 조정합니다.
이 스킬은 Open Data Discovery(ODD) 프로젝트의 유지보수를 자동화하는 AI 에이전트 팀입니다. 네비게이션 인덱스를 기반으로 코드베이스 감사, 적용 범위 추적, 구조화된 작업 항목 관리를 통해 여러 ODD 리포지토리 간의 격차를 식별하고 해소합니다. 주로 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 플랫폼에서 사용되며, 개발자의 개입 없이 지속적인 유지보수 작업을 수행합니다. 이 스킬은 SKILL.md 문서에 정의된 지침에 따라 동작하며, 코드 변경 제안, 이슈 생성, PR 리뷰 등을 자동으로 처리하여 ODD 생태계의 건강성을 유지하는 데 도움을 줍니다.
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Open Data Discovery를 위한 AI 유지보수 팀 — 네비게이션 인덱스, 적용 범위 추적 스캐너, 구조화된 작업 항목을 사용하여 ODD 리포지토리 전반의 감사, 격차 해소, 지속 가능한 유지보수를 조정합니다.
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.