llm-for-zotero은(는) 무엇을 하나요?
Zotero 라이브러리에 깊이 뿌리를 둔 연구 에이전트 시스템입니다.
Zotero 라이브러리에 기반한 연구 에이전트 시스템입니다.
이 스킬은 Zotero 라이브러리와 긴밀하게 통합된 연구 에이전트 시스템입니다. 사용자의 Zotero 컬렉션에 저장된 논문, 서적, 메모 등의 학술 자료를 활용하여 연구 과정을 효율적으로 지원합니다. 주로 Claude Code와 같은 AI 코딩 에이전트 환경에서 사용되며, Zotero API를 통해 라이브러리 데이터에 접근합니다. 연구자는 이 시스템을 통해 문헌 검색, 요약, 인용 관리, 연구 노트 작성 등을 AI의 도움을 받아 수행할 수 있어, 학술 작업의 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
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Zotero 라이브러리에 깊이 뿌리를 둔 연구 에이전트 시스템입니다.
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.