llm-wiki은(는) 무엇을 하나요?
LLM 기반 연구 위키 시스템으로, Claude Code 스킬, 에이전트, 공동 작업 템플릿을 제공합니다.
LLM 기반 연구 위키 시스템으로, Claude Code 스킬, 에이전트, 공동 작업 템플릿을 제공합니다.
svwangenheim/llm-wiki는 LLM(대규모 언어 모델)을 활용하여 연구 위키를 구축하고 관리할 수 있는 시스템입니다. 이 스킬은 Claude Code와 같은 AI 에이전트 환경에서 사용자가 연구 자료를 효율적으로 수집, 정리, 요약할 수 있도록 도와줍니다. 주요 기능으로는 연구 노트 작성, 인용 관리, 협업 템플릿 등이 포함되어 있어 연구자와 개발자 모두에게 유용하며, AI 에이전트가 자동으로 위키를 업데이트하고 유지보수하는 데 기여합니다. 이 시스템은 LLM의 자연어 이해 및 생성 능력을 활용하여 복잡한 연구 주제를 체계적으로 구조화하고, 지식 관리를 자동화하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
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LLM 기반 연구 위키 시스템으로, Claude Code 스킬, 에이전트, 공동 작업 템플릿을 제공합니다.
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.