EvidenceForge은(는) 무엇을 하나요?
체계적 문헌고찰, 메타분석, 통합 문헌고찰 및 AI 지원 근거 합성을 위한 에이전트 스킬입니다.
체계적 문헌고찰, 메타분석, 통합 문헌고찰 및 AI 지원 근거 합성을 위한 에이전트 스킬입니다.
Vambrocop/EvidenceForge는 연구자와 AI 에이전트가 체계적 문헌고찰(systematic review), 메타분석(meta-analysis), 통합 문헌고찰(umbrella review) 및 AI 기반 근거 합성(evidence synthesis)을 수행할 수 있도록 설계된 전문 스킬입니다. 이 스킬은 복잡한 연구 방법론을 자동화하여 시간과 노력을 절약하고, 결과의 일관성과 투명성을 높입니다. 주로 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 플랫폼에서 활용되며, 과학 문헌 검색, 데이터 추출, 통계 분석 및 보고서 생성을 지원합니다. EvidenceForge는 PRISMA 가이드라인을 준수하여 체계적인 검토 프로세스를 안내하며, 연구 질문 정의부터 최종 합성까지의 전 과정을 단계별로 지원합니다. 이를 통해 연구자들은 보다 효율적으로 증거 기반 결론을 도출할 수 있습니다.
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체계적 문헌고찰, 메타분석, 통합 문헌고찰 및 AI 지원 근거 합성을 위한 에이전트 스킬입니다.
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.