data-science-agent-skills은(는) 무엇을 하나요?
독립형 Agent/Codex 스킬로, 고효율 데이터 과학 워크플로우를 위한 히어로 샷, 인포그래픽, 검증 스크립트 및 공급자 상호 운용성 노트를 포함합니다.
독립형 에이전트/Codex 스킬로, 고효율 데이터 과학 워크플로우를 위한 히어로 샷, 인포그래픽, 검증 스크립트 및 공급자 상호 운용성 노트를 포함합니다.
이 스킬은 독립형 AI 에이전트(Claude Code, Cursor, Codex 등)를 위한 고효율 데이터 과학 워크플로우를 제공합니다. 주요 기능으로는 워크플로우의 핵심 단계를 시각적으로 요약한 '히어로 샷'과 복잡한 개념을 한눈에 파악할 수 있는 인포그래픽, 그리고 스킬의 정확성과 일관성을 보장하기 위한 검증 스크립트가 포함됩니다. 또한 다양한 LLM 제공자 간의 상호 운용성을 고려하여, 에이전트가 여러 플랫폼에서도 일관된 결과를 낼 수 있도록 설계되었습니다. 이 스킬은 데이터 과학자와 AI 에이전트 사용자가 반복적인 설정 작업 없이 즉시 생산적인 분석을 시작할 수 있도록 돕습니다.
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독립형 Agent/Codex 스킬로, 고효율 데이터 과학 워크플로우를 위한 히어로 샷, 인포그래픽, 검증 스크립트 및 공급자 상호 운용성 노트를 포함합니다.
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.