client-signal-triage은(는) 무엇을 하나요?
ML 파이프라인을 위해 후보 데이터 신호를 GO/DEFER/NO-GO 결정으로 일괄 분류합니다.
ML 파이프라인을 위해 후보 데이터 신호를 GO/DEFER/NO-GO 결정으로 일괄 분류합니다.
이 스킬은 머신러닝 파이프라인에서 수집된 후보 데이터 신호(candidate data signals)를 GO(승인), DEFER(보류), NO-GO(거부) 세 가지 결정으로 일괄 분류(triage)하는 기능을 제공합니다. 데이터 신호의 품질, 적시성, 관련성 등을 평가하여 ML 파이프라인에 적합한 신호만 선별적으로 통과시킴으로써 데이터 품질을 유지하고 파이프라인 효율성을 높이는 데 도움을 줍니다. 주로 데이터 엔지니어링, ML 옵스, 데이터 파이프라인 자동화 환경에서 활용되며, 일괄 처리(batch processing) 방식으로 대량의 신호를 효율적으로 처리합니다. AI 어시스턴트(예: Claude Code, Cursor 등)와 연동하여 사용자는 자연어 명령만으로 데이터 신호 분류 작업을 자동화할 수 있습니다.
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ML 파이프라인을 위해 후보 데이터 신호를 GO/DEFER/NO-GO 결정으로 일괄 분류합니다.
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.