ai-judge은(는) 무엇을 하나요?
로컬 우선 AI 심사 스킬: 9개의 심판석이 토론하고, 10개의 점수 함수가 주장을 검토하며, 인간이 최종 결정을 내립니다.
로컬 우선 AI 심사 스킬: 9개의 심판석이 토론하고, 10개의 점수 함수가 주장을 검토하며, 인간이 최종 결정을 내립니다.
이 스킬은 분산형 AI 심사 시스템으로, 9개의 AI 심판(에이전트)이 주어진 주장이나 질문에 대해 토론하고 평가합니다. 각 심판은 서로 다른 관점에서 주장의 타당성, 근거, 논리적 일관성 등을 분석합니다. 이후 10개의 전문화된 점수 함수(스코어링 함수)가 심판들의 평가 결과를 바탕으로 정량적 점수를 산출하여 주장의 신뢰성을 감사합니다. 최종 결정은 인간이 내리도록 설계되어 AI의 편향 가능성을 줄이고 책임성을 확보합니다. 로컬 우선 아키텍처를 채택하여 클라우드 의존성을 낮추고 사용자 데이터 프라이버시를 보호합니다. 주로 Claude Code, Cursor, Codex 등의 AI 에이전트 플랫폼에서 활용될 수 있으며, SKILL.md 파일에 명시된 대로 구성 요소와 워크플로우가 상세히 정의되어 있습니다.
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로컬 우선 AI 심사 스킬: 9개의 심판석이 토론하고, 10개의 점수 함수가 주장을 검토하며, 인간이 최종 결정을 내립니다.
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.