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Vidtory AI 리서치 - Codex 스킬 분석 및 문서화
Vidtory AI 리서치 - Codex 스킬 분석 및 문서화
Vidtory AI Research(vidtory-ai/vidtory-research)는 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트가 사용하는 스킬을 분석하고 문서화하는 전문 도구입니다. 이 스킬은 AI 에이전트가 특정 작업을 수행하기 위해 참조하는 SKILL.md 파일의 구조와 내용을 체계적으로 분석하여, 개발자와 AI 시스템이 스킬의 목적, 동작 방식, 지원 플랫폼 등을 명확히 이해할 수 있도록 돕습니다. 주로 AI 에이전트의 동작을 커스터마이징하거나 최적화하려는 개발자에게 유용하며, 스킬의 메타데이터(이름, 설명)와 마크다운 본문을 추출하고 번역하는 기능을 제공합니다. 이는 AI 에이전트 워크플로우의 투명성을 높이고, 다국어 환경에서의 스킬 재사용성을 개선하는 데 기여합니다.
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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.