主要なデータリテラシーの概念とデータ分析スキルを復習するためのセルフペースのチュートリアルです。公開資料は以下のリンクからご覧いただけます。
NEONScience/NEON-Data-Skills は、データリテラシーとデータ分析の基礎を学ぶためのセルフペースのチュートリアルコレクションです。このスキルは、初心者から中級者までの開発者やデータサイエンティストを対象としており、NEON(National Ecological Observatory Network)が提供する公開データを活用した実践的な演習を通じて、データの読み込み、クリーニング、可視化、統計解析などの重要なスキルを習得できます。対応プラットフォームは特化していませんが、汎用的なデータ分析環境(Jupyter NotebookやRStudioなど)で利用可能なRおよびPythonのコード例が豊富に含まれています。このスキルのチュートリアルは、生態学や環境科学に限らず、あらゆる分野のデータ分析に応用可能な概念をカバーしており、自己学習に最適です。
npx skills add NEONScience/NEON-Data-SkillsInstalled? Explore more 研究&データ分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
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.