academic-paper-professor은(는) 무엇을 하나요?
일반 LLM 에이전트 스킬로, 어떤 논문에 대해서도 상세하고 깊이 있는 분석을 수행할 수 있도록 도와줍니다.
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이 스킬은 AI 에이전트(예: Claude Code, Cursor, Codex 등)가 학술 논문을 체계적이고 심층적으로 분석할 수 있게 해주는 도구입니다. 사용자가 업로드하거나 참조한 논문의 구조, 핵심 주장, 방법론, 결과, 한계점 등을 자동으로 파악하여 요약 및 평가를 제공합니다. 다양한 형식(PDF, 텍스트 등)의 논문을 지원하며, 연구자나 학생들이 복잡한 논문을 빠르게 이해하고 비판적 검토를 수행하는 데 유용합니다. 이 스킬은 논문의 주요 섹션을 분해하고, 핵심 용어를 정의하며, 연구의 기여도와 향후 과제를 제시함으로써 효율적인 학술 리뷰 워크플로우를 가능하게 합니다.
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일반 LLM 에이전트 스킬로, 어떤 논문에 대해서도 상세하고 깊이 있는 분석을 수행할 수 있도록 도와줍니다.
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.