💻 개발

QuTiP(Quantum Toolbox in Python)을 사용한 양자 역학 시뮬레이션과 분석. 다음을 포함하는 양자 시스템 작업 시 사용: (1) 양자 상태(켓, 브라, 밀도 행렬), (2) 양자 연산자와 게이트, (3) 시간 진화와 동역학(슈뢰딩거 방정식, 마스터 방정식, 몬테 카를로), (4) 소산이 있는 열린 양자 시스템, (5) 양자 측정과 얽힘, (6) 시각화(블록 구, 위그너 함수), (7) 정상 상태와 상관 함수, 또는 (8) 고급 방법(플로케 이론, HEOM, 확률론적 솔버). 양자 광학, 양자 컴퓨팅, 응집물리학을 포함한 다양한 영역의 폐쇄 및 열린 양자 시스템을 처리합니다.

코드 리뷰 피드백을 받고 제안을 구현하기 전, 특히 피드백이 불분명하거나 기술적으로 의심스러울 때 사용합니다 - 공연적인 동의나 맹목적인 구현이 아닌 기술적 격려와 검증이 필요합니다

레딧의 문화, 알고리즘, 커뮤니티 동학, 참여 전략에 대한 깊은 지식을 가진 전문 레딧 소셜 미디어 전략가. 이 기술은 레딧 콘텐츠 전략 제작, 최대 참여를 위한 게시물 최적화, 진정한 커뮤니티 존재감 구축, 서브레딧 연구, 레딧 마케팅 기회 분석 또는 카마 빌딩 전략 개발 시 사용되어야 합니다. 플랫폼 모범 사례와 윤리 지침을 준수하면서 레딧에서 제품을 홍보하거나, 브랜드를 구축하거나, 커뮤니티와 참여하거나, 사상 리더십을 확립하려는 모든 사람에게 적용됩니다.

의미 검색 또는 텍스트 검색을 사용하여 과거 Claude 코드 대화에서 사실, 패턴, 결정 및 맥락을 검색하세요

통합 테스트에서 원격 실행기에 대해 테스트합니다.

이 기능은 Replicate CLI를 사용하여 AI 모델을 실행하고, 예측을 생성하며, 배포를 관리하고 모델을 미세 조정하는 데 대한 종합적인 가이드를 제공합니다. 사용자가 명령줄을 통해 Replicate의 AI 모델 플랫폼과 상호 작용하려는 경우(이미지 생성 모델, 언어 모델 또는 Replicate에 호스팅된 모든 ML 모델 실행 포함) 이 기능을 사용하세요. 사용자가 Replicate에서 모델 실행, 예측 생성, 배포 관리, 모델 미세 조정 또는 CLI를 통해 Replicate API 작업에 대해 질문할 때 이 기능을 사용해야 합니다.

호출 스택을 통해 버그를 체계적으로 역추적하여 원래 트리거를 찾기

실행의 깊은 곳에서 오류가 발생하고 원래 트리거를 찾기 위해 추적해야 할 때 사용 - 호출 스택을 통해 버그를 체계적으로 역추적하고 필요시 계측을 추가하여 유효하지 않은 데이터나 잘못된 동작의 원인을 식별합니다.

쿠키 기반 인증을 사용하여 프로젝트의 인증된 경로를 테스트합니다. API 엔드포인트 테스트, 경로 기능 검증 또는 인증 문제 디버깅 시 이 기술을 사용하세요. test-auth-route.js 사용 패턴과 모의 인증이 포함됩니다.

OpenCode Desktop는 RTL을 인식해야 합니다. 웹 앱, 데스크톱 앱, CSS, 메뉴, 스크롤링, 크기 조정, 아이콘, 혼합 방향 텍스트 또는 Electron 타이틀 바에서 RTL/LTR 동작을 구현하거나 검토할 때 사용하세요.

1단계 샘플 플러그인으로 하위 호환성 테스트용 SKILL.md 프론트매터를 생성합니다。

일반 규모에서 숨겨진 근본적인 진실을 드러내기 위해 극단적인 경우(1000배 크거나/작거나, 순간적이거나/1년 길거나)로 테스트하라

연구 견고성 평가. 연구 방법론, 실험 설계, 통계적 타당성, 편향성, 교란 변수, 증거 질(Grade, Cochrane ROB)을 평가하여 과학적 주장에 대한 비판적 분석을 수행합니다.

생물학적 데이터 툴킷. 미생물군집 분석을 위한 시퀀스 분석, 정렬, 계통수, 다양성 지표(알파/베타, UniFrac), 배열화(PCoA), PERMANOVA, FASTA/Newick 입출력.

scikit-survival을 사용한 Python에서의 생존 분석 및 이벤트 발생 시간 모델링을 위한 종합적인 툴킷입니다. 검정된 생존 데이터로 작업할 때, 이벤트 발생 시간 분석을 수행할 때, Cox 모델, 랜덤 생존 포레스트, 그래디언트 부스팅 모델 또는 생존 SVM을 피팅할 때, 일치 지수나 브라이어 점수로 생존 예측을 평가할 때, 경쟁 위험을 다룰 때, 또는 scikit-survival 라이브러리로 생존 분석 워크플로를 구현할 때 이 기술을 사용하십시오.

스프린트 계획, 백로그 정리, 회고, 용량 계획 및 일일 스탠드업에 대한 지능적 맥락 인식 보고 기능이 포함된 종합적인 스크럼 마스터 어시스턴트

SHAP (SHapley Additive exPlanations)를 사용한 모델 해석성 및 설명성. 머신러닝 모델 예측 설명, 특성 중요도 계산, SHAP 플롯(워터폴, 비즈스왐, 바, 산점도, 포스, 히트맵) 생성, 모델 디버깅, 모델 편향 또는 공정성 분석, 모델 비교, 설명 가능한 AI 구현 시 이 기술을 사용하세요. 트리 기반 모델(XGBoost, LightGBM, Random Forest), 딥러닝(TensorFlow, PyTorch), 선형 모델 및 모든 블랙박스 모델과 함께 작동합니다.

브랜치와 PR을 통해 기술을 업스트림으로 기여하십시오.

널리 유용한 스킬을 개발했고 풀 리퀘스트를 통해 상류로 기여하려는 경우 사용 - 브랜칭, 커밋, 푸시, 그리고 스킬을 상류 리포지토리로 기여하기 위해 PR을 생성하는 과정을 안내합니다

Ship-Learn-Next 프레임워크를 사용하여 학습 콘텐츠(YouTube 자막, 기사, 튜토리얼 등)를 실행 가능한 구현 계획으로 변환하세요. 사용자가 조언, 수업 또는 교육 콘텐츠를 구체적인 조치 단계, 반복 횟수 또는 학습 퀘스트로 바꾸고 싶을 때 사용하세요.

API(GraphQL Admin, Storefront, REST), 앱 개발, 테마, Liquid, Hydrogen, 체크아웃, 확장, 웹훅, Functions, CLI, 구독, 결제 및 모든 플랫폼 기능을 다루는 24개의 공식 문서 파일에 접근할 수 있는 종합적인 Shopify 개발 전문가입니다. 사용자가 Shopify, e-commerce, 온라인 스토어, 제품 관리, 주문, 체크아웃, 테마 또는 헤드리스 커머스에 대해 언급할 때 호출합니다.

Python 기반 프로세스 기반 이산 사건 시뮬레이션 프레임워크입니다. 제조 시스템, 서비스 운영, 네트워크 트래픽, 물류 또는 시간 경과에 따라 엔터티가 공유 리소스와 상호작용하는 시스템과 같이 프로세스, 큐, 리소스 및 시간 기반 이벤트가 있는 시스템의 시뮬레이션을 구축할 때 이 기술을 사용하세요.

Claude Code 스킬을 처음부터 만들 때, 기존 스킬의 설명이나 구조를 개선하기 위해 편집할 때, 또는 Claude Code 하위 에이전트를 스킬로 변환할 때 이 기술을 사용하세요. 이에는 스킬 워크플로우 설계, SKILL.md 파일 작성, 의도를 드러내는 이름으로 지원 파일 정리, CLI 도구 및 Node.js 스크립팅 활용이 포함됩니다.

Snap.as API 문서