Azure, Databricks, OpenAI를 활용한 프로덕션 스타일의 ChatGPT형 엔터프라이즈 어시스턴트로, 문서 기반 Q&A, 에이전트 워크플로, 메모리, MLflow 기반 평가를 제공합니다.
이 스킬은 Azure, Databricks, OpenAI를 기반으로 한 프로덕션급 엔터프라이즈 RAG(검색 증강 생성) 어시스턴트를 구현합니다. ChatGPT와 유사한 대화 인터페이스를 제공하며, 기업 문서에 대한 정확한 질의응답(Q&A), 에이전트 워크플로, 세션 메모리 유지, MLflow 기반 평가 파이프라인을 특징으로 합니다. GitHub에서 최근 24시간 내에 발견된 이 저장소는 Claude, Codex, Gemini 워크플로 및 MCP 도구와의 호환성을 염두에 두고 설계되었습니다. 개발자는 이 스킬을 통해 대규모 엔터프라이즈 환경에서 안정적이고 평가 가능한 RAG 시스템을 신속하게 구축할 수 있으며, 특히 문서 기반 대화 에이전트가 필요한 사용 사례에 적합합니다.
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Azure, Databricks, OpenAI를 활용한 프로덕션 스타일의 ChatGPT형 엔터프라이즈 어시스턴트로, 문서 기반 Q&A, 에이전트 워크플로, 메모리, MLflow 기반 평가를 제공합니다.
출처: https://github.com/SnehaK652/Enterprise-rag-agent
최근 24시간 동안 GitHub에서 발견된 에이전트 스킬, Claude/Codex/Gemini 워크플로, MCP 도구 및 관련 AI-에이전트 자동화 저장소에서 가져왔습니다.
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.