마크다운을 에푹으로 변환하는 프로그램

이 기술은 분류, 회귀, 클러스터링, 예측, 이상 탐지, 분할 및 유사성 검색을 포함한 시계열 머신러닝 작업에 사용해야 합니다. 표준 ML 접근법을 넘어 전문 알고리즘이 필요한 시간적 데이터, 순차 패턴 또는 시간 인덱스 관측을 처리할 때 사용하세요. 특히 scikit-learn과 호환되는 API로 단변량 및 다변량 시계열 분석에 적합합니다.

공개 agents.md 규약에 따라 AGENTS.md 파일을 생성하고 유지하세요. AI 에이전트 워크플로에 대한 문서 작성, 온보딩 가이드, 또는 프로젝트 간 에이전트 상호작용 패턴을 표준화할 때 사용하세요.

Google Gemini API를 사용하여 멀티미디어 콘텐츠를 처리하고 생성합니다. 기능에는 오디오 파일 분석(타임스탬프가 있는 전사, 요약, 음성 이해, 최대 9.5시간의 음악/사운드 분석), 이미지 이해(캡셔닝, 객체 검출, OCR, 시각적 질의응답, 세그멘테이션), 비디오 처리(장면 검출, 질의응답, 시간적 분석, YouTube URL, 최대 6시간), 문서 추출(PDF 테이블, 폼, 차트, 다이어그램, 다중 페이지), 이미지 생성(텍스트-이미지, 편집, 합성, 개선)이 포함됩니다. 오디오/비디오 파일 작업, 이미지나 스크린샷 분석, PDF 문서 처리, 미디어에서 구조화된 데이터 추출, 텍스트 프롬프트에서 이미지 생성 또는 멀티모달 AI 기능 구현 시 사용합니다. 최대 2백만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 가진 여러 모델(Gemini 2.5/2.0)을 지원합니다.

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.