UMAP으로 고차원 데이터를 2D/3D로 임베딩하고, 클러스터링 전처리와 지도·Parametric UMAP까지 안내하는 스킬.
Hugging Face Transformers로 모델 로딩·파이프라인 추론·텍스트 생성·Trainer 파인튜닝을 안내하는 스킬입니다.
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.
PyTorch 코드를 LightningModule 구조로 정리하고 멀티 GPU 학습·로깅·체크포인트까지 설계해 주는 스킬입니다.
현재 프로세스가 실제로 쓸 수 있는 CPU·메모리·디스크·GPU 한계를 안전하게 탐지해 JSON 스냅샷과 병렬 작업 계획을 만들어 줍니다.
생물·화학·물리·기후·유전체 등 17개 과학 분야의 엄선된 Hugging Face 데이터셋·모델·데모를 찾아 바로 코드로 연결해 주는 스킬.
Claude Code가 Modal SDK로 파이썬 코드와 AI 모델을 서버리스 GPU 클라우드에 배포·운영하도록 돕는 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.
Claude가 pyzotero로 Zotero 문헌 라이브러리를 검색·생성·수정하고 BibTeX까지 내보내게 해주는 스킬입니다.
자연어 설명만으로 논문·포스터에 바로 쓸 수 있는 과학 도식을 생성하고 AI가 품질을 자동 검수해 주는 스킬.
SMILES/SDF 파싱부터 분자 기술자, 지문, 부분구조 검색, 반응, 3D 구조 생성까지 RDKit 작업을 Claude가 정밀하게 도와주는 스킬.
NSF·NIH·DOE·DARPA·대만 NSTC 등 주요 연구비 기관의 심사 기준에 맞춘 경쟁력 있는 연구 제안서를 작성하도록 돕는 스킬입니다.
구글 TimesFM 파운데이션 모델로 학습 없이 바로 시계열을 예측하는 스킬입니다.
논문·연구 주장의 방법론, 통계, 편향, 근거 수준을 GRADE·Cochrane 기준으로 체계적으로 뜯어보는 스킬입니다.
pandas 데이터프레임을 바로 넣어 분포·관계·범주 비교 그래프를 최신 seaborn API로 그려주는 스킬입니다.
OLS·GLM·ARIMA 등 statsmodels 모델을 진단·추론까지 제대로 다루도록 Claude를 안내하는 통계 분석 스킬.
API 키 없이 미국 국가부채·재정수지·국채 경매·환율 데이터를 조회하는 스킬.