skill-pandadata-warehouse은(는) 무엇을 하나요?
로컬 Pandadata DuckDB/Parquet 데이터 웨어하우스를 위한 QuantSkills 에이전트 스킬
로컬 Pandadata DuckDB/Parquet 데이터 웨어하우스를 위한 QuantSkills 에이전트 스킬입니다.
이 스킬은 AI 에이전트(예: Claude Code, Cursor, Codex)가 로컬 환경에서 Pandadata DuckDB 및 Parquet 파일을 통해 데이터 웨어하우스 기능을 수행할 수 있도록 지원합니다. DuckDB는 경량 임베디드 데이터베이스로, 대규모 데이터셋을 빠르게 분석하고 쿼리하는 데 최적화되어 있습니다. Parquet 파일 형식은 효율적인 열 기반 스토리지를 제공하여 데이터 압축과 성능을 향상시킵니다. 이 스킬을 사용하면 개발자와 데이터 과학자가 복잡한 인프라 설정 없이도 로컬에서 강력한 데이터 분석 및 웨어하우징 작업을 자동화할 수 있습니다. 주요 활용 사례로는 데이터 로딩, 변환, 분석, 그리고 임시 쿼리 실행이 있으며, 다양한 AI 플랫폼과의 통합을 통해 생산성을 극대화합니다.
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로컬 Pandadata DuckDB/Parquet 데이터 웨어하우스를 위한 QuantSkills 에이전트 스킬
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.