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Claude Code 및 Codex 사용량을 LLM-as-judge로 분석하는 로컬 Next.js 대시보드
Claude Code 및 Codex 사용량을 LLM-as-judge로 분석하는 로컬 Next.js 대시보드
이 스킬은 Claude Code와 Codex의 사용 데이터를 분석하기 위한 로컬 Next.js 대시보드를 제공합니다. LLM-as-judge 방식을 활용하여 에이전트의 실행 로그, 명령어 사용 패턴, 성능 지표 등을 시각화하고 평가합니다. 개발자가 자신의 AI 에이전트 사용 습관을 이해하고 최적화할 수 있도록 도우며, 데이터는 로컬에서 안전하게 처리됩니다. Next.js 기반으로 구축되어 커스터마이징이 용이하고, Claude Code와 Codex 모두에서 수집된 데이터를 통합 분석할 수 있습니다.
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Claude Code 및 Codex 사용량을 LLM-as-judge로 분석하는 로컬 Next.js 대시보드
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.