Web Research

social-graph-ranker는 X와 LinkedIn 전반에서 따뜻한 소개 경로 탐색, 브리지 스코어링, 네트워크 갭 분석을 위한 가중 그래프 랭킹 계층입니다. Lead Research에서 재사용 가능한 랭킹 엔진이 필요할 때 social-graph-ranker 스킬을 사용하세요. 전체 아웃바운드나 네트워크 유지보수 워크플로까지 대체하는 용도는 아닙니다.

research-ops는 ECC에서 현재 상태 리서치를 위한 증거 우선 워크플로입니다. 최신 사실을 찾고, 대안을 비교하고, 사람이나 회사를 보강하고, 공개 증거와 로컬 컨텍스트를 바탕으로 한 추천을 만들 때 사용하세요. 웹 리서치, 인용, 반복 가능한 의사결정 지원을 위한 라우팅 레이어처럼 작동합니다.

market-research 스킬은 시장, 경쟁사, 펀드, 기술 트렌드에 대해 출처에 근거한 의사결정 수준의 리서치를 작성하는 데 도움을 줍니다. 시장 규모 산정, 경쟁 분석, 투자자 실사, 가설 검증에 활용하세요. 최신 근거, 명확한 핵심 요지, 사실·해석·권고의 분리를 중시합니다.

exa-search는 최신 웹 기반 리서치, 코드 예시, 기업 정보, 인물 조회, 빠른 출처 탐색을 위한 Exa MCP 스킬입니다. 최신성과 근거가 중요한 경우, 그리고 실시간 검색, 도구 기반 답변, 웹 리서치 워크플로를 위한 실용적인 exa-search 가이드가 필요할 때 사용하세요.

deep-research 스킬은 폭넓은 질문을 firecrawl과 exa MCP 도구를 활용한 근거 기반 웹 리서치로 바꿔 줍니다. 출처를 비교하고, 결과를 종합하고, 인용이 포함된 보고서를 만들어 경쟁사 분석, 기술 평가, 실사, 그리고 증거가 필요한 다른 의사결정에 활용할 수 있습니다.

fact-checker는 구조화된 주장 검증, 출처 평가, 그리고 신뢰도·맥락을 함께 제시하는 명확한 판정을 위한 프롬프트 기반 스킬입니다. Shubhamsaboo/awesome-llm-apps에서 설치하면 반복 가능한 워크플로로 발언, 루머, 통계, 오해를 부르는 주장까지 fact-checker로 체계적으로 검증할 수 있습니다.

deep-research는 구조화된 웹 리서치를 위한 경량 에이전트 스킬입니다. 하나의 SKILL.md 워크플로 안에서 조사 범위를 명확히 하고, 여러 출처를 수집하며, 신뢰도를 평가하고, 인용을 포함한 결과를 종합하도록 돕습니다.

content-research-writer는 Blog Writing과 장문 콘텐츠 작업을 위한 가벼운 Claude skill입니다. SKILL.md 지침을 바탕으로 주제를 조사하고, outline을 설계하며, citations를 추가하고, hooks를 개선하고, 작성자의 voice를 유지하면서 draft를 섹션별로 다듬을 수 있게 돕습니다.

zenserp-automation은 에이전트가 Composio Rube MCP를 통해 Zenserp 작업을 실행하도록 돕습니다. Zenserp를 연결하고, 먼저 현재 tool schema를 확인한 뒤, SEO 리서치에 필요한 SERP 데이터를 수집할 때 사용할 수 있습니다.

yousearch-automation은 Yousearch 워크플로 자동화를 위한 Rube MCP 스킬입니다. 설정 전제 조건, 연결 확인, 스키마 우선 도구 검색, 실무 사용법을 확인해 보세요.

tavily-automation은 에이전트가 Composio Rube MCP를 통해 Tavily Web Research를 실행하도록 돕습니다. RUBE_SEARCH_TOOLS로 현재 사용 가능한 도구를 찾고, Tavily 연결 상태를 확인한 뒤, 실행 전에 최신 스키마를 사용하게 합니다.

serply-automation은 Composio Rube MCP를 통해 Serply 작업을 자동화하는 Claude skill입니다. 에이전트가 Serply 연결을 확인하고, 최신 스키마를 위해 RUBE_SEARCH_TOOLS를 호출하며, 도구 파라미터를 추측하지 않고 워크플로 자동화 작업을 실행하도록 안내합니다.

perplexityai-automation은 Composio Rube MCP를 통해 에이전트가 Perplexity AI 작업을 실행하도록 돕습니다. 실행 전에 현재 사용 가능한 도구를 찾고, 연결 상태를 확인하며, 최신 스키마를 기반으로 작업을 진행합니다.

metaphor-automation은 에이전트가 Composio Rube MCP를 통해 Metaphor 워크플로를 실행하도록 돕습니다. 실행 전에 현재 사용 가능한 도구를 찾고, 연결 상태를 확인하며, 실시간 스키마를 기준으로 작업할 수 있게 합니다.

ip2whois-automation은 Composio Rube MCP를 통해 에이전트가 IP2WHOIS 워크플로를 실행하도록 돕습니다. 최신 도구 스키마를 확인하고, ip2whois 연결 상태를 점검하며, 조회 작업을 안전하게 수행할 수 있게 합니다.

exa-automation은 Rube MCP를 통해 Exa Workflow Automation을 수행하도록 돕는 Claude 스킬입니다. 에이전트가 최신 도구 스키마를 찾고, Exa 연결 상태를 확인하며, 작업을 안전하게 실행하도록 안내합니다.

patent는 Legal 및 IP 팀을 위한 prior-art 및 landscape intelligence 스킬입니다. novelty, FTO, landscape, diligence, litigation 검색을 라우팅하고 Google Patents, Espacenet, USPTO 및 선택 사항인 Lens.org를 활용한 뒤, 순위화된 선행기술, 패밀리 해소, CPC 후속 조사, FTO 플래그, 전략 메모, 감사 로그를 포함한 DOCX 보고서를 생성합니다.

pyzotero는 Zotero Web API v3용 Python 클라이언트입니다. 이 pyzotero 스킬은 라이브러리 워크플로를 설치하고, 사용하고, 자동화하는 데 도움이 됩니다. 읽기, 생성, 수정, 삭제, 검색, 컬렉션과 태그 관리, 첨부파일 처리, 인용문 내보내기까지 다루며, Academic Research와 재현 가능한 참고문헌 관리에 특히 유용한 pyzotero 가이드입니다.

paper-lookup는 Academic Research를 위한 연구 검색 스킬로, 10개 학술 데이터베이스에서 논문, 프리프린트, 인용문헌, DOI/PMID 매칭, 초록, 전문, 오픈 액세스 사본을 찾는 데 도움을 줍니다. 일반 웹 검색이 아니라 먼저 정확한 출처가 필요할 때 paper-lookup usage에 사용하세요. paper-lookup 가이드는 PubMed, PMC, Crossref, OpenAlex, Semantic Scholar, CORE, arXiv, bioRxiv, medRxiv, Unpaywall을 안내합니다.

DiffDock는 PDB 구조 또는 단백질 서열과 SMILES, SDF, MOL2 형식의 리간드를 바탕으로 단백질-리간드 결합 포즈를 예측하는 도킹 기술입니다. 구조 기반 신약 설계, 가상 스크리닝, 신뢰도 점수가 포함된 포즈 분석에 DiffDock 기술을 활용할 수 있습니다. 결합 친화도 예측 용도는 아닙니다.

defuddle은 Defuddle CLI로 웹페이지에서 깔끔한 markdown을 추출해 연구, 문서 작성, 기사 작업에 방해되는 요소를 제거합니다. 일반적인 HTML 페이지에 적합하며 npm으로 설치할 수 있고, `.md`로 끝나는 URL은 건너뛰어야 합니다.

notion-research-documentation은 Notion을 검색해 관련 페이지를 가져오고, 이를 출처가 표시된 브리프, 비교 자료, 요약, 보고서로 정리해 줍니다. 소스가 Notion에 있는 지식 베이스 작성, 내부 문서화, 경쟁사 추적, 의사결정 메모에 이 notion-research-documentation 스킬을 사용하세요.

competitor-analysis는 시장을 파악하고, 직접 경쟁사 5곳을 식별한 뒤, 포지셔닝·가격·기능·강점·약점·차별화 기회를 비교하는 데 도움을 줍니다. 경쟁 조사, 경쟁 브리프, 출시 준비, 또는 의사결정에 바로 쓸 수 있는 인사이트가 필요할 때 Competitive Analysis를 위한 competitor-analysis에 사용하세요.

huggingface-papers는 Hugging Face 논문 페이지를 마크다운으로 읽고 papers API에서 작성자, 연결된 모델, 데이터셋, Spaces, GitHub 저장소, 프로젝트 페이지 등 구조화된 메타데이터를 추출하는 데 도움을 줍니다. Hugging Face 논문 URL, arXiv URL 또는 ID, 그리고 논문 페이지 근거가 필요한 Academic Research 워크플로에 적합합니다.