DeepAnalyze은(는) 무엇을 하나요?
자율 데이터 과학을 위한 최초의 에이전틱 LLM으로, 인간의 개입 없이 복잡한 데이터 중심 작업을 수행할 수 있습니다.
자율 데이터 과학을 위한 최초의 에이전틱 LLM으로, 인간의 개입 없이 복잡한 데이터 중심 작업을 수행할 수 있습니다.
DeepAnalyze는 자율 데이터 과학을 위해 설계된 최초의 에이전틱 LLM(대규모 언어 모델)입니다. 이 스킬은 복잡한 데이터 분석, 전처리, 시각화, 모델링 등과 같은 데이터 중심 작업을 인간의 개입 없이 자동으로 수행할 수 있습니다. DeepAnalyze는 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 다양한 AI 에이전트 플랫폼과 통합되어, 데이터 과학 워크플로우를 가속화합니다. 사용자는 자연어 명령만으로 데이터셋을 로드하고, 통계 분석을 실행하며, 인사이트를 생성할 수 있습니다. 이 스킬은 반복적인 데이터 작업을 자동화하고, 데이터 과학자의 생산성을 극대화하며, 고급 분석을 누구나 접근할 수 있도록 합니다. SKILL.md 문서에 따르면, DeepAnalyze는 데이터 파이프라인을 구축하고, 머신러닝 모델을 훈련시키며, 결과를 해석하는 등의 작업을 에이전트가 독립적으로 처리하도록 지원합니다.
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자율 데이터 과학을 위한 최초의 에이전틱 LLM으로, 인간의 개입 없이 복잡한 데이터 중심 작업을 수행할 수 있습니다.
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.