autoresearch-skill은(는) 무엇을 하나요?
LLM 에이전트를 위한 자율 연구 루프 스킬 — Karpathy의 autoresearch에서 영감을 받음. 목표를 정의하면 에이전트가 반복적으로 연구합니다.
LLM 에이전트를 위한 자율 연구 루프 스킬 — Karpathy의 autoresearch에서 영감을 받음. 목표를 정의하면 에이전트가 반복적으로 연구합니다.
이 스킬은 LLM 에이전트(예: Claude Code, Cursor, Codex)가 사용자 정의 연구 목표를 가지고 자율적으로 반복 연구를 수행할 수 있게 해줍니다. Karpathy의 autoresearch 개념에서 영감을 받아, 에이전트가 목표를 설정하고, 정보를 수집하고, 결과를 요약하며, 목표가 달성될 때까지 프로세스를 반복합니다. 이는 문헌 검토, 기술 탐구, 코드베이스 분석 등 복잡한 연구 작업을 자동화하는 데 유용하며, 에이전트가 여러 단계에 걸쳐 맥락을 유지하고 발전시킬 수 있도록 설계되었습니다. 스킬은 에이전트의 기존 도구와 워크플로우와 원활하게 통합되어 수동 개입을 최소화하면서 심층적이고 체계적인 탐색을 가능하게 합니다.
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LLM 에이전트를 위한 자율 연구 루프 스킬 — Karpathy의 autoresearch에서 영감을 받음. 목표를 정의하면 에이전트가 반복적으로 연구합니다.
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.