storm은(는) 무엇을 하나요?
완전 자율적으로 재귀적 심층 정보 연구 사이클을 실행하도록 설계된 조정된 컨텍스트 발견 시스템입니다.
재귀적 심층 정보 연구 사이클을 완전히 자율적으로 실행하도록 설계된 조정된 컨텍스트 발견 시스템입니다.
이 스킬은 Stanford OVAL 그룹의 STORM(Strategic Topic Organizer and Recursive Mapper) 시스템을 기반으로 하며, 완전 자율적인 심층 정보 연구 사이클을 실행하기 위한 조정된 컨텍스트 발견 시스템입니다. 주어진 주제에 대해 인터넷 검색과 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 다각도 관점의 아웃라인을 생성하고, 각 섹션별로 심층적인 정보를 수집하여 최종 보고서를 작성합니다. 개발자와 AI 에이전트 사용자는 이 스킬을 통해 수동으로 정보를 수집할 필요 없이 복잡한 연구 작업을 에이전트에 위임할 수 있습니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있으며, `sk_storm` 명령어를 통해 초기 주제를 설정하거나 대화형으로 주제를 전달하여 실행할 수 있습니다. 재귀적 연구 루프를 통해 정보의 깊이와 정확성을 높이며, 최종 결과물로 체계적인 마크다운 보고서를 제공합니다.
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완전 자율적으로 재귀적 심층 정보 연구 사이클을 실행하도록 설계된 조정된 컨텍스트 발견 시스템입니다.
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.