Claude 에이전트가 운영 연구 문제를 해결할 수 있도록 하는 스킬입니다. 선형/혼합 정수 계획법(LP/MIP) 정식화, 네트워크 흐름, 일정 계획, 대기 행렬, 재고 관리, 시뮬레이션 및 마르코프 모델을 Python(PuLP · Pyomo · SciPy · OR-Tools · NetworkX)으로 풀어냅니다.
이 스킬은 Claude와 같은 AI 에이전트가 운영 연구(Operations Research) 문제를 직접 해결할 수 있도록 설계되었습니다. LP/MIP 정식화, 네트워크 흐름, 일정 계획, 대기 행렬 이론, 재고 관리, 시뮬레이션, 마르코프 의사 결정 과정 등 OR의 핵심 영역을 다룹니다. 에이전트는 Python의 PuLP, Pyomo, SciPy, OR-Tools, NetworkX 라이브러리를 활용하여 문제를 정식화하고 최적 해를 도출합니다. 이 스킬은 GitHub 저장소(ShayanDarabi/operations-research-skill)에서 제공되며, 지속적인 업데이트와 커뮤니티 기여를 통해 발전하고 있습니다. 개발자나 연구자가 복잡한 최적화 문제를 코드로 빠르게 구현하고 시뮬레이션할 수 있도록 지원합니다.
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운영 연구를 위한 Claude 에이전트 스킬: LP/MIP 정식화, 네트워크 흐름, 일정 계획, 대기 행렬, 재고 관리, 시뮬레이션 및 마르코프 모델을 Python(PuLP · Pyomo · SciPy · OR-Tools · NetworkX)으로 해결합니다.
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.