안전장치, 컨텍스트 엔지니어링, 메모리, 다중 에이전트 워크플로우, MCP 스타일 도구, 평가 및 관측 가능성을 갖춘 엔터프라이즈 에이전틱 RAG 보안 코파일럿입니다.
이 스킬은 기업 환경에서 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반의 보안 코파일럿을 구축하기 위한 고급 솔루션입니다. 안전장치(guardrails), 컨텍스트 엔지니어링, 메모리, 다중 에이전트 워크플로우, MCP(Model Context Protocol) 스타일 도구, 평가 및 관측 가능성(observability) 기능을 모두 포함하여 보안에 특화된 에이전트를 설계할 수 있습니다. Claude Code, Cursor, Codex, Gemini 워크플로우와 같은 주요 AI 에이전트 플랫폼과 호환되며, 에이전트 간 협업을 통해 복잡한 보안 작업을 처리합니다. GitHub에서 24시간 이내에 푸시된 저장소에서 발견되었으며, 에이전트 스킬, MCP 툴링, AI 에이전트 자동화에 인접한 최신 기술을 반영합니다. 이 스킬의 핵심은 기업 데이터를 안전하게 검색하고, 컨텍스트를 동적으로 엔지니어링하며, 에이전트 간의 지속적인 메모리 공유를 통해 보안 위협을 사전에 탐지하고 대응하는 것입니다.
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안전장치, 컨텍스트 엔지니어링, 메모리, 다중 에이전트 워크플로우, MCP 스타일 도구, 평가 및 관측 가능성을 갖춘 엔터프라이즈 에이전틱 RAG 보안 코파일럿입니다.
출처: https://github.com/punamsahu1-spec/devsentinel-ai-architect-lab
에이전트 스킬, Claude/Codex/Gemini 워크플로우, MCP 툴링 및 인접 AI-에이전트 자동화를 위해 지난 24시간 동안 푸시된 GitHub 저장소에서 발견되었습니다.
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.