standardoc은(는) 무엇을 하나요?
코드를 인간과 AI 에이전트를 위한 질의 가능한 지식 그래프로 변환합니다. LSP와 MCP를 위한 라이브 AST 인덱싱을 사용합니다.
코드를 AST 라이브 인덱싱(LSP 및 MCP)을 통해 인간과 AI 에이전트가 질의 가능한 지식 그래프로 변환합니다.
이 기술은 코드베이스를 질의 가능한 지식 그래프로 변환합니다. LSP(언어 서버 프로토콜)와 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)를 활용한 실시간 AST(추상 구문 트리) 인덱싱을 통해, 개발자와 AI 에이전트가 코드 구조, 심볼 간 관계, 의존성을 동적으로 탐색할 수 있도록 합니다. 복잡한 대규모 프로젝트에서 기존의 정적 분석 도구와 달리, live indexing으로 변경 사항이 즉시 반영되어 최신 상태를 유지합니다. VSCode, Cursor 등 LSP 지원 IDE와 호환되며, AI 에이전트(Claude Code, Codex 등)는 MCP를 통해 그래프를 쿼리하여 보다 정확한 코드 이해와 추론이 가능해집니다. 결과적으로 코드 리뷰, 리팩토링, 문서 탐색, 디버깅 작업의 효율성을 크게 향상시킵니다.
npx skills add vacuous-franchisetax789/standardocInstalled? Explore more 연구 & 데이터 분석 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
코드를 인간과 AI 에이전트를 위한 질의 가능한 지식 그래프로 변환합니다. LSP와 MCP를 위한 라이브 AST 인덱싱을 사용합니다.
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.