agent-review-panel은(는) 무엇을 하나요?
Claude Code 스킬: 다중 에이전트 대립 검토 패널 — 4~6명의 AI 검토자가 코드/계획을 토론하고, 최고 판사가 평결을 내립니다. 9가지 자동 감지 신호 그룹, 내장 도메인 체크리스트, 집단사고 방지 메커니즘.
Claude Code 스킬: 다중 에이전트 대립 검토 패널 — 4~6명의 AI 검토자가 코드/계획을 토론하고, 최고 판사가 평결을 내립니다. 9가지 자동 감지 신호 그룹, 내장 도메인 체크리스트, 집단사고 방지 메커니즘.
이 스킬은 Claude Code에서 사용할 수 있는 다중 에이전트 대립 검토 패널입니다. 사용자가 제출한 코드나 계획에 대해 4~6명의 AI 검토자가 서로 다른 역할과 관점에서 토론하고, 최종적으로 최고 판사 역할의 AI가 평결을 내립니다. 9가지 자동 감지 신호 그룹을 통해 보안, 성능, 가독성, 아키텍처 등 다양한 측면을 체계적으로 분석하며, 내장 도메인 체크리스트를 활용해 특정 분야(예: 웹 개발, 데이터베이스, API 설계)에 특화된 검토가 가능합니다. 또한, 집단사고(groupthink)를 방지하기 위한 메커니즘이 포함되어 있어 검토의 다양성과 독립성을 보장합니다. 이를 통해 개발자는 코드 리뷰의 질을 높이고, 사각지대를 줄이며, 보다 신뢰할 수 있는 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
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Claude Code 스킬: 다중 에이전트 대립 검토 패널 — 4~6명의 AI 검토자가 코드/계획을 토론하고, 최고 판사가 평결을 내립니다. 9가지 자동 감지 신호 그룹, 내장 도메인 체크리스트, 집단사고 방지 메커니즘.
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.