python-data-analytics-agent-examples은(는) 무엇을 하나요?
Python 데이터 분석 저장소를 위한 간단한 AGENTS.md, SKILL.md 및 MCP 예제
Python 데이터 분석 저장소를 위한 간단한 AGENTS.md, SKILL.md 및 MCP 예제
이 스킬은 Python 데이터 분석 프로젝트에서 AI 에이전트(예: Claude Code, Cursor, Codex)가 활용할 수 있는 에이전트 설정 파일(AGENTS.md), 스킬 정의 파일(SKILL.md), 그리고 MCP(Model Context Protocol) 예제들을 제공합니다. 사용자는 이 예제들을 통해 데이터 분석 워크플로우를 자동화하거나, AI 에이전트에게 프로젝트 컨텍스트를 효율적으로 전달할 수 있습니다. 이 스킬은 특히 Python 기반 데이터 분석 및 시각화, Pandas, NumPy 등의 라이브러리 사용 시 AI 에이전트가 일관된 가이드라인을 따르도록 돕습니다. 경량화된 구조 덕분에 기존 저장소에 쉽게 통합할 수 있으며, MCP 예제는 도구 호출이나 외부 데이터 소스 연동을 단순화합니다. 다양한 AI 플랫폼에서 동작하도록 설계되었으며, 복잡한 설정 없이 즉시 사용 가능한 것이 장점입니다.
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Python 데이터 분석 저장소를 위한 간단한 AGENTS.md, SKILL.md 및 MCP 예제
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.