EvoNet-AI-Core은(는) 무엇을 하나요?
LLM, RAG, 및 지식 그래프를 활용하여 자동화된 CVE 분석 및 자동 패치를 수행하는 자율형 AI 보안 에이전트입니다.
LLM, RAG, 및 지식 그래프를 활용하여 자동화된 CVE 분석 및 자동 패치를 수행하는 자율형 AI 보안 에이전트입니다.
이 스킬은 LLM(대규모 언어 모델), RAG(검색 증강 생성), 그리고 지식 그래프를 기반으로 한 자율형 AI 보안 에이전트입니다. 취약점 데이터베이스와 코드 저장소를 실시간으로 모니터링하고 분석하여 새로운 CVE(Common Vulnerabilities and Exposures)를 자동으로 탐지하고, 해당 취약점에 대한 패치를 생성 및 적용합니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 사용 가능하며, RAG를 통해 관련 문서와 이전 패치 사례를 참조하고, 지식 그래프를 활용해 취약점 간의 연관성을 파악하여 보다 정확한 분석과 패치를 제공합니다. 개발자나 보안 담당자가 수동으로 취약점을 분석하고 패치를 적용하는 데 드는 시간과 노력을 대폭 줄여주어, 보안 운영 효율성을 크게 향상시킵니다.
npx skills add phonghhd/EvoNet-AI-CoreInstalled? Explore more 연구 & 데이터 분석 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
LLM, RAG, 및 지식 그래프를 활용하여 자동화된 CVE 분석 및 자동 패치를 수행하는 자율형 AI 보안 에이전트입니다.
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.