decision-capture-skill은(는) 무엇을 하나요?
인간이 읽을 수 있는 HTML 형식으로 정보를 제공하고 인간의 결정을 포착하는 AI 에이전트 스킬입니다.
인간이 읽을 수 있는 HTML 형식으로 정보를 제공하고 인간의 결정을 포착하는 AI 에이전트 스킬입니다.
이 스킬은 AI 에이전트(예: Claude Code, Cursor, Codex)가 인간 사용자에게 정보를 보기 쉬운 HTML 형식으로 제공하고, 사용자의 결정이나 선택을 구조화된 방식으로 포착할 수 있도록 설계되었습니다. 주로 복잡한 결정을 내려야 하는 상황에서 유용하며, 에이전트가 정보를 제시하고 사용자가 피드백이나 선택을 입력하면 이를 기록하여 후속 작업에 활용할 수 있습니다. 특정 플랫폼에 종속되지 않으며, 표준 I/O나 파일 기반 인터페이스를 통해 동작할 수 있습니다. 이 스킬의 핵심은 인간-에이전트 간 상호작용에서 결정 지점을 명확히 하고, 그 결과를 기계가 처리 가능한 형태로 저장하는 데 있습니다.
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인간이 읽을 수 있는 HTML 형식으로 정보를 제공하고 인간의 결정을 포착하는 AI 에이전트 스킬입니다.
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.