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.
복잡한 설정 없이 워크플로우에 빠르게 통합
활발한 오픈소스 커뮤니티의 지속적인 업데이트
MIT/Apache 라이선스로 상업적 및 개인적 사용 가능
필요에 따라 사용자 정의 및 확장 가능
소스 리포지토리에서 스킬 파일 다운로드 또는 복사
스킬 파일을 Claude의 스킬 디렉토리에 배치 (일반적으로 ~/.claude/skills/）。
Claude를 재시작하거나 리로드 명령을 실행하여 스킬 로드
팁: 처음 사용하기 전에 스킬의 문서와 코드를 주의 깊게 읽고 기능과 권한 요구사항을 이해하세요
모든 스킬은 오픈소스 커뮤니티에서 제공되며 원 작성자의 저작권을 보존합니다
obra__superpowers/skills/root-cause-tracing/skill.md검증된 이점과 측정 가능한 영향
사전 학습된 GNN을 통해 속성 예측 시간을 수 주에서 수 시간으로 단축하세요.
즉각적인 모델 훈련 및 벤치마킹을 위한 40개 이상의 큐레이션된 데이터셋에 접근하세요.
최적화된 PyTorch 기반 워크플로우로 계산 비용 절감.
다음 시나리오에 적합
GNN 모델을 사용하여 약물과 유사한 특성을 예측하고 초기 독성 스크리닝에 활용합니다.
표적 식별을 위한 단백질 구조 및 상호작용을 분석합니다.
생성 모델을 사용하여 신약 발견(denovo discovery)을 위한 신규 약물 후보물질을 설계합니다.
머신러닝 기반 역합성을 사용하여 약물 후보물질의 합성 경로를 최적화합니다.