sciskill은(는) 무엇을 하나요?
과학 연구를 위한 에이전트 스킬
과학 연구를 위한 에이전트 스킬
sciskillhub/sciskill은 과학 연구 워크플로우를 지원하는 AI 에이전트 스킬 모음입니다. 데이터 분석, 문헌 검색, 연구 계획 수립 등 다양한 과학적 작업을 자동화하여 연구 생산성을 높입니다. 이 스킬은 주로 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 코딩 에이전트 플랫폼에서 실행되며, 연구자가 복잡한 작업을 간단한 명령어로 수행할 수 있게 합니다. SKILL.md 문서에는 각 스킬의 사용법과 예시가 상세히 설명되어 있어, 연구자와 개발자가 쉽게 적용할 수 있습니다.
npx skills add sciskillhub/sciskillInstalled? Explore more 연구 & 데이터 분석 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
과학 연구를 위한 에이전트 스킬
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.