Was macht data-scientist?
Eine universelle Senior-Data-Scientist-Fertigkeit für Data Mining, Modellbildung, Validierung, Interpretation, verantwortungsbewusste KI und Produktionsreife in Python, R, SQL, Excel, Notebooks und Agent-Workflows.
Eine universelle Data-Scientist-Fertigkeit für Data Mining, Modellbildung, Validierung, Interpretation, verantwortungsbewusste KI und Produktionsreife in Python, R, SQL, Excel, Notebooks und Agent-Workflows.
Dieses Skill stattet KI-Agenten mit einer umfassenden, senioren Data-Scientist-Fähigkeit aus, die den gesamten Datenwissenschaftslebenszyklus abdeckt: von Data Mining und Modellbildung über Validierung und Interpretation bis hin zu verantwortungsbewusster KI und Produktionsbereitschaft. Es unterstützt mehrere Sprachen und Umgebungen (Python, R, SQL, Excel, Jupyter-Notebooks) und lässt sich nahtlos in Agent-Workflows integrieren. Der Skill ist plattformunabhängig und mit Claude Code, Cursor, Codex und anderen kompatibel. Er hilft Analysten, ML-Ingenieuren und Forschern, reproduzierbare, ethische und produktionsreife Analysen durchzuführen.
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Eine universelle Senior-Data-Scientist-Fertigkeit für Data Mining, Modellbildung, Validierung, Interpretation, verantwortungsbewusste KI und Produktionsreife in Python, R, SQL, Excel, Notebooks und Agent-Workflows.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.