obsidian-llm-wiki은(는) 무엇을 하나요?
Obsidian 마크다운 보관함을 6명의 페르소나로 구성된 MCP 팀으로 변환하여 로컬 LLM 도구가 인용된 정확한 인사이트를 제공하도록 합니다.
Obsidian 마크다운 보관함을 6명의 페르소나로 구성된 MCP 팀으로 변환하여 로컬 LLM 도구가 인용된 정확한 인사이트를 제공하도록 합니다.
이 스킬은 Obsidian 노트 보관함을 6명의 전문 페르소나(예: 연구원, 작가, 분석가 등)로 구성된 MCP(Model Context Protocol) 팀으로 전환합니다. 각 페르소나는 특정 역할을 맡아 로컬 LLM이 Obsidian 데이터를 기반으로 인용과 함께 정확한 답변을 생성할 수 있도록 돕습니다. 이 접근 방식은 개인 지식베이스(보관함)를 구조화된 방식으로 활용하여 LLM이 환각 없이 실제 메모를 참조하도록 보장합니다. 주로 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트와 로컬 LLM 환경에서 사용할 수 있으며, Obsidian 보관함의 콘텐츠를 MCP 호환 형식으로 매핑합니다. 사용자는 복잡한 설정 없이 Obsidian 폴더를 지정하기만 하면 스킬이 자동으로 MCP 서버를 구성하고 각 페르소나의 컨텍스트를 설정합니다. 이는 개인 위키, 프로젝트 문서, 연구 노트 등에 이상적이며, 로컬에서 민감한 데이터를 안전하게 처리합니다.
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Obsidian 마크다운 보관함을 6명의 페르소나로 구성된 MCP 팀으로 변환하여 로컬 LLM 도구가 인용된 정확한 인사이트를 제공하도록 합니다.
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.