human-distillation-skills은(는) 무엇을 하나요?
디지털 데이터로부터 성격 특성, 의사 결정 프레임워크 및 커뮤니케이션 패턴을 추출하여 인간과 유사한 AI 모델을 구축합니다.
디지털 데이터로부터 성격 특성, 의사 결정 프레임워크 및 커뮤니케이션 패턴을 추출하여 인간과 유사한 AI 모델을 구축합니다.
이 스킬은 디지털 데이터(예: 이메일, 채팅 기록, 소셜 미디어 게시물, 문서 등)를 분석하여 개인의 성격 특성, 의사 결정 방식, 커뮤니케이션 패턴을 추출하는 데 사용됩니다. 추출된 정보는 인간과 유사한 상호작용을 하는 AI 에이전트를 구축하는 데 활용될 수 있습니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 사용 가능하며, 사용자의 디지털 발자국을 기반으로 개인화된 AI 모델을 만드는 데 특히 유용합니다. SKILL.md 문서에 따르면, 다양한 데이터 소스에서 관련 정보를 수집, 정제, 분석하는 과정을 자동화하여 일관되고 정확한 인간 증류(human distillation)를 가능하게 합니다.
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디지털 데이터로부터 성격 특성, 의사 결정 프레임워크 및 커뮤니케이션 패턴을 추출하여 인간과 유사한 AI 모델을 구축합니다.
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.