research-plugins은(는) 무엇을 하나요?
350개 이상의 학술 연구 스킬, MCP 구성 및 Research-Claw 및 AI 에이전트용 플러그인
350개 이상의 학술 연구 스킬, MCP 구성 및 Research-Claw 및 AI 에이전트용 플러그인
이 스킬은 연구자와 AI 에이전트 사용자를 위해 350개 이상의 학술 연구 스킬, MCP(Model Context Protocol) 구성 파일, 그리고 다양한 플러그인을 제공합니다. Research-Claw와 같은 AI 에이전트 플랫폼에서 활용할 수 있도록 설계되어, 논문 검색, 데이터 분석, 참고문헌 관리 등 연구 작업을 자동화하고 효율화합니다. MCP 구성은 에이전트가 외부 도구와 데이터 소스에 연결될 수 있게 하여, 실시간 정보 접근 및 처리 능력을 향상시킵니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex 등 주요 AI 에이전트와 호환되며, 연구 생산성을 극대화하는 데 유용합니다.
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350개 이상의 학술 연구 스킬, MCP 구성 및 Research-Claw 및 AI 에이전트용 플러그인
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.