CSV·Parquet·JSON 데이터를 pandas 없이 DuckDB와 Polars로 가장 빠른 방식으로 분석해주는 스킬.
미국 국립암연구소 공개 암 영상(CT·MR·PET·병리 슬라이드) 데이터를 idc-index로 검색·다운로드·시각화하는 스킬입니다.
연구 데이터에 맞는 통계 검정 선택부터 가정 검토, 효과크기, APA 형식 보고까지 한 번에 안내하는 스킬입니다.
연구 계획 단계에서 필요한 표본 수, 최소 검출 가능 효과, 검정력 곡선을 공식과 시뮬레이션으로 산출해 주는 스킬입니다.
78개 공공·과학 데이터베이스 API를 정확한 엔드포인트와 출처 기록으로 재현 가능하게 조회해 주는 스킬입니다.
분류·회귀·클러스터링부터 파이프라인 구축까지, scikit-learn 작업을 표준 모범 사례대로 안내하는 스킬입니다.
승인된 로컬 과학 데이터 파일을 안전 경계 안에서 프로파일링하고 결측·누수·이상치 진단 리포트를 만들어 주는 스킬.
GA4와 GTM 트래킹 계획 수립·감사·디버깅을 이벤트 택소노미부터 전환 추적까지 한 번에 안내하는 스킬.
Erlang-C 큐잉 이론으로 지원·CX·BizOps 팀의 적정 인원, 가동률 위험, 12개월 채용 계획을 계산해 주는 스킬.
설비·채용·소프트웨어·부동산 등 모든 자본 지출을 ROI·NPV·IRR로 계산해 진행/보류 결론까지 내주는 투자 심사 스킬입니다.
Matplotlib으로 논문·보고서 수준의 그래프를 세밀하게 제어해 만들도록 돕는 스킬입니다.
h5ad·zarr 등 주석 행렬(AnnData) 데이터를 생성·읽기·병합·최적화하는 방법을 Claude에게 알려주는 스킬입니다.
UMAP으로 고차원 데이터를 2D/3D로 임베딩하고, 클러스터링 전처리와 지도·Parametric UMAP까지 안내하는 스킬.
유전자 이름·좌표·FASTA만 주면 프로모터, 스플라이스 부위, 인핸서, 크로마틴, 발현량, 유전자 주석을 호스팅 DNA 언어모델로 예측합니다.
메모리보다 큰 pandas/NumPy 작업을 Dask로 병렬·분산 처리하도록 Claude를 안내하는 스킬입니다.
RDKit을 Pythonic하게 감싼 datamol로 분자 파싱·표준화·핑거프린트·클러스터링·3D 콘포머 작업을 손쉽게 처리하는 스킬입니다.
aeon 툴킷으로 시계열 분류·회귀·군집·예측·이상탐지를 scikit-learn 스타일로 처리하도록 돕는 스킬.
생물·화학·물리·기후·유전체 등 17개 과학 분야의 엄선된 Hugging Face 데이터셋·모델·데모를 찾아 바로 코드로 연결해 주는 스킬.
모든 주장에 출처를 매핑하고 TAM/SAM/SOM과 전망을 시나리오로 제시하는 감사 가능한 시장조사 보고서 작성 스킬.
Claude가 Polars의 표현식 API와 지연 평가를 활용해 빠른 데이터 처리·pandas 마이그레이션 코드를 작성하도록 돕는 스킬.