📊 데이터 & AI

Claude Code 및 Codex에서 학술 논문의 AIGC 검출률과 AI 느낌을 낮춥니다. 知网, 万方, PaperPass, PaperPure 등의 검출 원리를 바탕으로 스캔 및 위치 특정, 결정적 대체, 문장 수준 재구성, Anti-AI 감사를 사용하여 학술 어체, 사실, 데이터, 인용, 전문 용어의 일관성을 유지하면서 템플릿화된 AI 흔적을 줄입니다. 사용자가 AI 느낌을 줄이기, AIGC 비율 낮추기, AI 검출 회피, AI 표절 오판 감소, 논문을 사람이 쓴 것처럼 만들기, 또는 '去 AI 味', '降重', 'AIGC 查重' 등을 언급할 때 사용하세요.

이 스킬은 Python에서 주석이 달린 데이터 행렬을 작업할 때 사용해야 합니다. 특히 단일 세포 유전체 분석, 메타데이터가 포함된 실험 측정 관리, 또는 대규모 생물학적 데이터 세트 처리에 사용합니다. AnnData 객체, h5ad 파일, 단일 세포 RNA-seq 데이터, 또는 scanpy/scverse 도구와의 통합이 포함된 작업에서 사용하세요.

코딩 작업을 Blackbox AI 멀티모델 CLI에 위임하세요。

Claude API / Anthropic SDK 참조입니다. 모델 ID, 가격, 매개변수, 스트리밍, 도구 사용, MCP, 에이전트, 캐싱, 토큰 계산, 모델 마이그레이션을 다룹니다. 프롬프트에 Claude/Anthropic이 포함되거나 LLM에 대해 묻거나, 제공업체가 명시되지 않은 LLM 형태의 작업일 때 대상 파일을 열기 전에 읽으세요. 다른 제공업체를 작업하는 경우에만 건너뜁니다.

Cursor에서 claude-mem을 설정할 때 사용합니다: 로컬 또는 원격 worker, 로컬 host-login observer 또는 원격 cmem.ai 추론.

단일 HTML 파일로 구성된 관리/분석 대시보드입니다. 왼쪽에 고정된 사이드바, 상단에 사용자/검색 바, 메인 영역에는 KPI 카드 그리드와 차트 한두 개가 있습니다. 요구사항이 대시보드, 관리자, 분석 또는 제어판 화면을 요구할 때 사용하세요.

병렬/분산 컴퓨팅. pandas/NumPy를 메모리 이상으로 확장, 병렬 DataFrames/Arrays, 다중 파일 처리, 작업 그래프, 메모리보다 큰 데이터셋 및 병렬 워크플로우용.

Pythonic wrapper around RDKit with simplified interface and sensible defaults. Preferred for standard drug discovery: SMILES parsing, standardization, descriptors, fingerprints, clustering, 3D conformers, parallel processing. Returns native rdkit.Chem.Mol objects. For advanced control or custom parameters, use rdkit directly. 한국어 번역: RDKit 주변에 단순화된 인터페이스와 합리적인 기본값을 가진 파이썬스러운 래퍼입니다. 표준 약물 발견에 선호되는 기능: SMILES 파싱, 표준화, 기술자, 지문, 클러스터링, 3D 구조체, 병렬 처리입니다. 기본 rdkit.Chem.Mol 객체를 반환합니다. 고급 제어나 사용자 정의 매개변수가 필요한 경우에는 직접 rdkit을 사용하세요.

소비자용 데이트/매칭 대시보드입니다. 좌측 레일 난바게이션, 커뮤니티 신호 티커 바, 핵심 KPI, 30일간 mutual-matches 막대 차트, 매칭률 추이 블록을 포함합니다. 에디토리얼 타이포그래피와 절제된 강조색을 사용합니다. "dating site", "matchmaking", "community dashboard", "social network dashboard" 등의 요구사항이 있거나, 데이터가 이야기가 되는 모든 소비자 제품에 사용하세요.

Hyperliquid 시장 데이터, 계정 내역, 거래 리뷰。

사용자가 claude-mem 설정, claude-mem 페어링, cmem 연결, cmem 키 추가, Cowork의 클라우드 동기화 설정을 요청하거나, 이 플러그인에 대해 cmem.ai Connect 값(sync token, user id, SyncHub URL)을 제공할 때 이 skill을 사용합니다. claude-mem-cowork 플러그인 자격 증명을 구성합니다.

코딩 작업을 OpenHands CLI(모델에 구애받지 않음, LiteLLM)에 위임하세요.

질량 분석 데이터 분석용 OpenMS에 대한 Python 인터페이스. 파일 처리(mzML, mzXML, mzTab, FASTA, pepXML, protXML, mzIdentML), 신호 처리, 특징 검출, 펩티드 식별 및 정량 분석을 포함한 LC-MS/MS 단백질체학 및 대사체학 워크플로우에 사용하세요. 질량 분석 데이터 작업, 단백질체학 실험 분석 또는 대사체학 데이터셋 처리 시 적용하세요.

전자상거래 상품 리뷰와 VOC를 심층 분석하여 실행 가능한 인사이트로 전환하는 스킬입니다. 22차원 AI 태깅으로 사용자 페르소나, 고충, 실제 니즈를 추출하고 15장의 인사이트 보고서와 시각화 대시보드를 출력하며, 부정 리뷰에서 최적화 기회를, 긍정 리뷰에서 히트 요인을 발견합니다. CSV를 주 입력으로 지원하며 SellerSprite는 선택 사항이고 Feishu 동기화가 가능합니다. 키워드 조사나 상품 선정 레이더 작업에는 사용하지 마세요.

ScholarEval 방법론을 기반으로 학술 및 연구 작업을 평가하는 체계적인 프레임워크입니다. 이 기술은 연구 논문 평가, 문헌 고찰 평가, 연구 방법론 채점, 과학적 글쓰기 품질 분석 또는 학술 작업에 구조화된 평가 기준을 적용할 때 사용해야 합니다. 문제 공식화, 문헌 고찰, 방법론, 데이터 수집, 분석, 결과 해석 및 학술 글쓰기 품질을 포함한 여러 차원에 걸쳐 종합적인 평가를 제공합니다.

과학 논문 초안을 작성하세요. IMRAD 구조, 인용(APA/AMA/Vancouver), 그림/표, 보고 지침(CONSORT/STROBE/PRISMA), 초록 등 연구 논문 및 학술지 제출용 내용을 다룹니다.

scikit-learn을 활용한 Python 기계 학습. 지도 학습(분류, 회귀), 비지도 학습(클러스터링, 차원 축소), 모델 평가, 하이퍼파라미터 튜닝, 전처리 또는 ML 파이프라인 구축 시 사용합니다. 알고리즘, 전처리 기술, 파이프라인 및 모범 사례에 대한 종합 참고 문서를 제공합니다.

이 기술은 scRNA-seq, scATAC-seq, CITE-seq, 공간 전사체학 및 기타 단세포 모달리티를 포함한 scvi-tools를 사용한 단세포 오믹스 데이터 분석 시 사용되어야 합니다. 확률적 모델링, 배치 교정, 차원 축소, 차등 발현, 세포 유형 주석, 다중 모달 통합 및 공간 분석 작업에 이 기술을 사용하십시오.

그래프 신경망 (PyG). 기하학적 딥러닝을 위한 노드/그래프 분류, 링크 예측, GCN, GAT, GraphSAGE, 이종 그래프, 분자 속성 예측.

UMAP 차원 축소. 고차원 데이터에 대한 2D/3D 시각화, 클러스터링 전처리 (HDBSCAN), 지도/파라미터 UMAP용 고속 비선형 매니폴드 학습.

가용 RAM을 초과하는 대형 테이블 데이터 세트(수십억 개 행)를 처리하고 분석할 때 이 기능을 사용하세요. Vaex는 코어 외 DataFrame 연산, 지연 평가, 빠른 집계, 대형 데이터의 효율적인 시각화 및 대형 데이터 세트의 기계 학습에서 우수합니다. 사용자가 대형 CSV/HDF5/Arrow/Parquet 파일로 작업하거나, 대규모 데이터 세트에 대한 빠른 통계를 수행하거나, 대형 데이터의 시각화를 만들거나, 메모리에 맞지 않는 ML 파이프라인을 구축해야 할 때 적용하세요.

시급 $10K 수준의 X/Twitter 운영 멘토입니다. Nicolas Cole, Dickie Bush, Sahil Bloom, Justin Welsh, Dan Koe, Alex Hormozi 여섯 명의 최정상 크리에이터 방법론과 X 오픈소스 알고리즘 심층 분석, AI/테크 분야 전략을 바탕으로 6개 핵심 정신 모델, 10개 의사결정 휴리스틱, 주제 선정-글쓰기-성장 완벽 플레이북을 정제했습니다. 범용 방법론을 기반으로 하되 AI/테크 분야에 특화하며, 사용자가 X 운영, 트위터, 트윗 작성, 팔로워 증가, X 전략, X 알고리즘, thread 등을 언급할 때 트리거됩니다.

YouTube 동영상을 지능적으로 편집하는 도구입니다. 동영상과 자막을 다운로드하면 AI가 세분화된 챕터를 생성합니다. 사용자가 선택한 클립을 자동으로 편집하고 자막을 중국어·영어 이중 자막으로 번역하여 영상에 입힌 뒤 요약 문구를 생성합니다.