엔지니어링 리서치 스킬은(는) 무엇을 하나요?
에이전트 스킬 생태계에서 업데이트된 tsuntungngaing-jtn/engineering-research-skill의 GitHub 저장소입니다.
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이 스킬은 AI 에이전트(예: Claude Code, Cursor, Codex)가 엔지니어링 관련 연구 작업을 체계적으로 수행할 수 있도록 지원합니다. GitHub 저장소를 기반으로 하여 최신 기술 트렌드, 아키텍처 패턴, API 문서, 오픈소스 라이브러리 등을 탐색하고 분석하는 데 특화되어 있습니다. 또한 연구 결과를 구조화된 형태로 정리하고 요약하여 엔지니어링 의사 결정을 돕습니다. 이 스킬은 주로 터미널 기반 AI 코딩 도구와 통합되어 사용되며, 연구 과정의 자동화와 효율성을 크게 향상시킵니다.
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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.