개인 LLM 위키 + 패턴 라이브러리 + 일상 작업 v2.1 — Karpathy의 패턴을 에이전틱 AI 생태계 분석에 적용 (56개 위키 코퍼스, 39개 확인된 패턴, MIT 라이선스)
이 스킬은 Karpathy의 디자인 패턴을 차용하여 에이전틱 AI 생태계를 분석하는 개인 LLM 위키이자 패턴 라이브러리입니다. 56개의 위키 문서와 39개의 확인된 패턴으로 구성된 대규모 코퍼스를 기반으로, LLM 기반 에이전트 개발자들이 트렌드, 패턴, 모범 사례를 체계적으로 참조할 수 있도록 설계되었습니다. 주로 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 개발 도구와 함께 사용되며, 지식 검색 및 패턴 추출을 위한 구조화된 데이터를 제공합니다. 이 스킬은 에이전트의 의사결정과 코드 생성 품질을 높이는 데 중점을 둡니다.
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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.