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문헌고찰

다중 학술 데이터베이스(PubMed, arXiv, bioRxiv, Semantic Scholar 등)를 사용하여 포괄적이고 체계적인 문헌 검토를 수행합니다. 이 기술은 의생물학, 과학 및 기술 분야에서 체계적 문헌 검토, 메타분석, 연구 종합 또는 포괄적 문헌 검색을 수행할 때 사용해야 합니다. APA, Nature, Vancouver 등 다양한 인용 스타일로 확인된 인용문이 포함된 전문적 형식의 마크다운 문서와 PDF를 생성합니다.

⚙️ Backend✦프리미엄✦7개 언어

당신이 되다

사용 사례

다음 시나리오에 적합

✦ 01🏗️

시스템 아키텍처 계획

복잡한 시스템의 마이크로서비스, API, 데이터 플로우를 시각화합니다.

✦ 02📊

프로젝트 문서

기술 사양과 비즈니스 목표를 보여주는 실시간으로 업데이트되는 문서를 만드세요.

✦ 03🚀

배포 아키텍처

클라우드 인프라, CI/CD 파이프라인, 환경 구성을 매핑합니다.

✦ 04💡

이해관계자 발표

비전문가를 위해 기술 개념을 쉽게 설명합니다.

측정된 효과

이 스킬을 선택하는 이유

검증된 이점과 측정 가능한 영향

75%

빠른 문서화

며칠이 아닌 몇 분 만에 완전한 아키텍처 문서를 생성하세요.

3x

향상된 협업

명확한 시스템 시각화 자료로 팀을 정렬하세요.

50%

수정 횟수 감소

포괄적인 HTML 다이어그램으로 오해를 최소화하세요.

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/literature-review/skill.md ~/.claude/skills/

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

관련 태그

#ai-ml#database#documentation#markdown#python

기술 정보

작성자
K-Dense-AI
카테고리
Backend
파일 크기
19.34 KB
소스 리포지토리
K-Dense-AI__claude-scientific-skills
라이선스
MIT
메타데이터
YAML 메타데이터 포함
GitHub 소스 보기

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이온

프리미엄

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.

Development10 KB
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에이전트

무료

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.

Frontend11 KB
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📄

Ai 멀티모달

프리미엄

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.

Documentation10 KB
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⚙️

알파폴드 데이터베이스

프리미엄

AlphaFold의 2억개 이상의 AI 예측 단백질 구조에 접근하세요. UniProt ID로 구조를 검색하고, PDB/mmCIF 파일을 다운로드하며, 약물 발견 및 구조 생물학을 위해 신뢰성 지표(pLDDT, PAE)를 분석하세요.

Backend15 KB
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