codex-research-library은(는) 무엇을 하나요?
로컬 우선의 Codex 기술로 엄격한 다중 에이전트 연구와 체계적인 지식 분류를 지원합니다.
Codex 기술로 로컬 우선의 다중 에이전트 연구와 체계적인 지식 분류를 지원합니다.
이 스킬은 Codex 플랫폼에서 다중 에이전트가 협력하여 엄격한 연구를 수행하고, 결과를 체계적으로 분류하여 지식 저장소로 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 로컬 우선 접근 방식을 채택하여 데이터 프라이버시를 보장하면서도 오프라인 환경에서도 안정적으로 작동합니다. 사용자는 연구 주제를 정의하고 여러 AI 에이전트가 각자의 역할에 맞게 정보를 수집, 분석, 종합하여 최종 결과물을 생성하는 워크플로우를 구성할 수 있습니다. 생성된 지식은 카테고리별로 정리되어 추후 검색 및 재사용이 용이하며, 복잡한 연구 프로젝트나 지식 베이스 구축에 매우 유용합니다.
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로컬 우선의 Codex 기술로 엄격한 다중 에이전트 연구와 체계적인 지식 분류를 지원합니다.
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.