HypoGeniC 실행 계획·감사 도우미

무엇을 해주나

• hypogenic==0.3.5(해시 고정) 재현 가능한 설치 절차와 의존성 주의사항을 안내합니다.
• 공식 task YAML과 이 스킬 고유의 '로컬 실행 정책 JSON'을 구분해 검증합니다(validate_config.py).
• 데이터셋 매니페스트·체크섬·스키마·중복·split 누수를 감사하고(audit_dataset.py), train/validation/test/OOD 경계를 잠급니다.
• 요청 수·토큰 상한 기반의 보수적 비용 상한을 계산하고(plan_run.py), 가격 정보가 없으면 '준비 안 됨'으로 표시합니다.
• 생성된 가설 뱅크와 결과 파일을 원문 노출 없이 집계 지표만으로 점검하고(inspect_outputs.py), 모델 호출 없이 정확도·macro-F1·혼동행렬을 계산합니다(evaluate_local.py).
• 외부 LLM 호출·모델 다운로드·데이터 업로드 전에 반드시 별도 확인을 요구합니다.

이런 분께 추천

• HypoGeniC/HypoRefine, HypoBench 데이터셋으로 LLM 기반 가설 생성 실험을 하는 연구자
• 민감·비공개 텍스트를 다루며 호스팅 LLM 전송 여부를 사전 통제해야 하는 팀
• 벤치마크 결과의 재현성(리비전 고정, 해시, split 보존)을 문서화해야 하는 사람

활용 예시

1. "이 run_config로 실행하면 최대 비용이 얼마인지 먼저 계산해줘" → 토큰·요청 상한 기반 상한선 리포트.
2. "HypoBench 기만 리뷰 데이터셋 split 누수 검사해줘" → 교차 split 중복 그룹 3건 검출 및 정제 스냅샷 안내.
3. "outputs/hypotheses.json을 원문 노출 없이 요약해줘" → 항목 수, 길이, 정확도 분포 등 집계만 출력.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/hypogenic/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/hypogenic 폴더를 내 ~/.claude/skills/hypogenic/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.