agent-research-skills은(는) 무엇을 하나요?
에이전트 기반 연구를 위한 기술 모음
에이전트 기반 연구를 위한 기술 모음
이 스킬은 AI 에이전트가 자율적으로 연구 작업을 수행할 수 있도록 설계된 전문 기술 모음입니다. 웹 검색, 데이터 수집, 문서 요약, 정보 분석 등 연구 과정의 여러 단계를 자동화하여 개발자와 연구자의 생산성을 높입니다. 주로 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 플랫폼에서 동작하며, 에이전트가 주어진 연구 주제에 대해 체계적으로 정보를 탐색하고 정리할 수 있도록 돕습니다. SKILL.md 문서에는 에이전트가 연구 목표를 설정하고, 신뢰할 수 있는 출처에서 데이터를 수집하며, 결과를 구조화된 형태로 출력하는 방법이 상세히 기술되어 있습니다.
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에이전트 기반 연구를 위한 기술 모음
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.