탈인간중심-연구-엔진은(는) 무엇을 하나요?
자율 AI 연구를 위한 800개 이상의 순수 마크다운 스킬. 역추적이 가능한 비선형 오케스트레이션, 4계층 군사 계층 구조(캠페인 → 전략 → 전술 → SOP), 5개의 MCP 통합을 제공합니다. AI가 연구자이며, 당신은 방향을 설정합니다.
자율 AI 연구를 위한 800개 이상의 순수 마크다운 스킬. 역추적이 가능한 비선형 오케스트레이션, 4계층 군사 계층 구조(캠페인 → 전략 → 전술 → SOP), 5개의 MCP 통합을 제공합니다. AI가 연구자이며, 당신은 방향을 설정합니다.
이 스킬은 AI 에이전트가 인간의 개입 없이 자율적으로 복잡한 연구를 수행할 수 있도록 설계된 방대한 마크다운 기반 스킬 세트입니다. 800개 이상의 스킬을 갖추고 있어, AI가 연구 주제에 따라 동적으로 스킬을 선택하고 실행할 수 있습니다. 핵심 혁신은 비선형 오케스트레이션으로, AI가 연구 중간에 이전 단계로 돌아가 정보를 재평가하고 경로를 수정할 수 있는 역추적(backtracking) 기능을 지원합니다. 이러한 움직임은 4계층 군사 계층 구조(캠페인 → 전략 → 전술 → SOP)를 통해 조직화되어, 고수준의 연구 목표(캠페인)를 구체적인 실행 계획(SOP)으로 분해합니다. 또한 5개의 MCP(Model Context Protocol) 통합을 통해 AI가 외부 도구 및 데이터 소스와 원활하게 상호작용할 수 있습니다. 결과적으로 이 엔진은 단순한 명령 실행기를 넘어, AI 스스로 연구 방향을 설정하고 실행하는 자율적 연구 에이전트를 구축하는 프레임워크입니다. 주로 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 코딩 에이전트 플랫폼에서 사용되며, 사용자는 최상위 방향만 제시하면 AI가 나머지를 처리합니다.
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자율 AI 연구를 위한 800개 이상의 순수 마크다운 스킬. 역추적이 가능한 비선형 오케스트레이션, 4계층 군사 계층 구조(캠페인 → 전략 → 전술 → SOP), 5개의 MCP 통합을 제공합니다. AI가 연구자이며, 당신은 방향을 설정합니다.
Notion CLI/API for pages, Markdown content, data sources, files, comments, search, Workers, and raw API calls.
The agent engineering platform.
Use this skill when the user requests to generate, create, or produce podcasts from text content. Converts written content into a two-host conversational podcast audio format with natural dialogue.
Analyze and optimize tweets for maximum reach using Twitter's open-source algorithm insights. Rewrite and edit user tweets to improve engagement and visibility based on how the recommendation system ranks content.
Extracts and analyzes competitors' ads from ad libraries (Facebook, LinkedIn, etc.) to understand what messaging, problems, and creative approaches are working. Helps inspire and improve your own ad campaigns.
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