paper-to-skill-extractor은(는) 무엇을 하나요?
Codex 스킬로, 마크다운 형식의 논문에서 재사용 가능한 수학 연구 스킬을 추출합니다.
Codex 스킬로, 마크다운 형식의 논문에서 재사용 가능한 수학 연구 스킬을 추출합니다.
이 스킬은 AI 코드 에이전트(Codex)를 위해 설계된 도구로, 마크다운(.md) 형식으로 작성된 수학 연구 논문을 분석하여 해당 논문의 핵심 발견 및 방법론을 캡슐화한 재사용 가능한 '스킬'로 변환합니다. 이는 연구 결과를 구조화된 형식으로 추출하고 문서화하는 프로세스를 자동화함으로써 시간을 절약하고 지식 전달의 일관성을 높여줍니다. 사용자는 수학 논문의 마크다운 파일을 입력하면, 스킬이 자동으로 논문의 주요 개념, 알고리즘, 수식, 결과 등을 분석하여 다른 프로젝트나 실험에서 직접 적용할 수 있는 독립적인 스킬 파일을 생성합니다. 이는 특히 수학적 발견을 재현하고 확장하는 워크플로우에 중요하며, Codex 환경 내에서 원활하게 작동합니다.
npx skills add VeryMath/paper-to-skill-extractorInstalled? Explore more 연구 & 데이터 분석 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Codex 스킬로, 마크다운 형식의 논문에서 재사용 가능한 수학 연구 스킬을 추출합니다.
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.