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스탯모델즈

통계 모델링 툴킷. 엄격한 통계적 추론과 계량경제 분석을 위한 OLS, GLM, 로지스틱, ARIMA, 시계열, 가설 검정, 진단, AIC/BIC.

💻 Development✦프리미엄✦7개 언어

당신이 되다

사용 사례

다음 시나리오에 적합

✦ 01🎨

디자인 시스템 설정

shadcn/ui 컴포넌트와 테마를 사용하여 일관된 UI 라이브러리를 빠르게 구축하세요.

✦ 02♿

접근성 구현

Radix UI 기반을 사용하여 WCAG를 준수하는 양식, 대화 상자, 내비게이션을 구축하세요.

✦ 03📱

반응형 레이아웃 생성

모든 기기에서 완벽하게 적응하는 모바일 퍼스트 인터페이스를 디자인합니다.

✦ 04🖼️

시각 디자인 생성

캔버스 기반 스타일링 도구를 사용하여 포스터, 배너, 맞춤형 그래픽을 만드세요.

측정된 효과

이 스킬을 선택하는 이유

검증된 이점과 측정 가능한 영향

50%

더 빠른 UI 개발

사전 제작되고 사용자 지정이 가능한 패턴으로 컴포넌트 스타일링에 소요되는 시간을 줄이세요.

100%

접근성 준수

테스트된 Radix UI 컴포넌트를 사용하여 수동 접근성(a11y) 감사를 없애세요.

10x

디자인 일관성

공유 테마 토큰을 사용하여 프로젝트 간에 일관된 스타일을 유지하세요.

장착 내용

무엇이 들어 있나

파일 · 태그 · 3단계 설치

소스 리포지토리에서 스킬 파일을 다운로드하거나 복사합니다.
스킬 파일을 Claude의 skills 디렉토리(~/.claude/skills/)에 넣습니다.
Claude를 재시작하거나 리로드 명령을 실행하면 스킬이 자동으로 로드됩니다.
$ cp K-Dense-AI__claude-scientific-skills/scientific-skills/statsmodels/SKILL.md ~/.claude/skills/

팁: 처음 사용하기 전에 문서와 코드를 읽고 기능과 필요한 권한을 확인하세요.

관련 태그

#data-analysis#documentation#python#testing

기술 정보

작성자
K-Dense-AI
카테고리
Development
파일 크기
19.01 KB
소스 리포지토리
K-Dense-AI__claude-scientific-skills
라이선스
MIT
메타데이터
YAML 메타데이터 포함
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자동화된 단백질 테스트 및 검증을 위한 클라우드 실험실 플랫폼입니다. 단백질을 설계하고 결합 분석, 발현 테스트, 열안정성 측정, 효소 활성 분석 또는 단백질 서열 최적화를 포함한 실험적 검증이 필요할 때 사용하세요. 또한 API를 통해 실험을 제출하고, 실험 상태를 추적하며, 결과를 다운로드하고, 계산 도구(NetSolP, SoluProt, SolubleMPNN, ESM)를 사용하여 발현을 개선하기 위해 단백질 서열을 최적화하거나, 습식 실험 검증을 통한 단백질 설계 워크플로를 관리할 때도 사용하세요.

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Backend15 KB
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