스킬 목록

NSF·NIH·DOE·DARPA·대만 NSTC 등 기관별 심사 기준에 맞춘 경쟁력 있는 연구비 제안서를 단계별로 작성해 줍니다.

구글 TimesFM 파운데이션 모델로 학습 없이(zero-shot) 어떤 단변량 시계열이든 예측 구간까지 함께 예측합니다.

pandas DataFrame으로 분포·관계·범주 비교 그래프를 최신 seaborn 0.13 문법으로 정확히 그려주는 스킬입니다.

Claude가 scikit-bio로 서열 분석, 정렬, 계통수, 마이크로바이옴 다양성·통계 분석 코드를 최신 API에 맞게 작성하도록 돕는 스킬입니다.

Python statsmodels로 회귀·GLM·시계열 모델을 적합하고 진단·추론까지 체계적으로 수행하도록 돕는 스킬.

청킹·압축·클라우드 스토리지를 활용한 Zarr 3.x 기반 대용량 N차원 배열 작업을 Claude가 정확한 API로 도와주는 스킬입니다.

API 키 없이 미국 재무부 Fiscal Data REST API에서 국가부채·국채 경매·환율·재정수지 데이터를 조회하게 해주는 스킬입니다.

연구 데이터의 검정 선택부터 가정 확인, 효과크기, APA 보고서 작성까지 통계 분석 전 과정을 안내하는 스킬입니다.

연구 아이디어를 독립 생성·구조적 토론·적대적 검토·투명한 평가를 거쳐 기록 가능한 의사결정으로 정리해주는 스킬.

RAM보다 큰 수십억 행 규모의 표 형식 데이터를 Vaex로 지연 평가·집계·시각화·머신러닝까지 처리하도록 돕는 스킬입니다.

Polars DataFrame 위에서 유전체 구간 연산(overlap·nearest·merge 등)과 BED/VCF/BAM 파일 입출력을 빠르게 처리하도록 Claude를 안내하는 스킬입니다.

분류·회귀·클러스터링부터 전처리·교차검증·하이퍼파라미터 튜닝까지 scikit-learn 작업을 표준 모범사례대로 처리해 주는 스킬.

저널·학회 논문, 포스터, 연구비 제안서를 각 기관의 최신 공식 규정을 확인한 뒤 LaTeX 스캐폴드로 준비하도록 돕는 스킬입니다.

Python NetworkX로 네트워크·그래프를 만들고 분석하고 시각화하도록 Claude를 안내하는 스킬.

beamerposter·tikzposter·baposter로 학회용 연구 포스터를 레이아웃부터 인쇄 준비까지 만들어 주는 스킬입니다.

PDF·오피스·이미지 문서를 클라우드 없이 로컬에서 파싱해 좌표(바운딩 박스) 포함 텍스트와 페이지 스크린샷을 얻는 스킬.

Claude가 Matplotlib으로 논문·보고서용 그래프 코드를 올바른 방식으로 작성하도록 잡아주는 스킬.

자연어 설명만으로 전문가급 인포그래픽을 만들고, AI가 품질을 채점해 기준 미달일 때만 다시 그려주는 스킬.

UMAP으로 고차원 데이터를 2D/3D 임베딩하고 클러스터링 전처리까지 제대로 설정하도록 돕는 스킬입니다.

현재 프로세스가 실제로 쓸 수 있는 CPU·메모리·디스크·가속기 한도를 보수적으로 측정해 민감정보를 지운 JSON 스냅샷과 워커 계획을 만들어 주는 스킬.