skill-quant-research-replication은(는) 무엇을 하나요?
Codex 스킬: 정량 연구 재현 워크플로우를 위한 도구입니다.
Codex 스킬: 정량 연구 재현 워크플로우를 위한 도구입니다.
이 스킬은 Codex(예: OpenAI Codex, Claude Code)와 같은 AI 에이전트가 정량적 연구(quantitative research) 논문이나 보고서의 방법론, 분석, 결과를 체계적으로 재현할 수 있도록 지원하는 워크플로우를 제공합니다. 주요 사용 사례로는 금융, 경제학, 데이터 과학 분야의 연구 재현이 있으며, 일반적인 데이터 처리 파이프라인(데이터 수집, 정제, 분석, 시각화)을 자동화합니다. 이 스킬은 연구의 재현성을 보장하여 결과의 신뢰성을 높이고, 연구자나 개발자가 수동 작업을 줄일 수 있도록 돕습니다. 주로 명령줄 기반 AI 코딩 도우미(Codex)와 함께 사용되며, Python 스크립트, Jupyter 노트북, markdown 보고서 등 다양한 형식을 지원합니다. 스킬의 SKILL.md 문서에 정의된 지침을 따라, 사용자는 연구 재현을 위한 표준화된 단계를 실행할 수 있습니다.
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Codex 스킬: 정량 연구 재현 워크플로우를 위한 도구입니다.
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.