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DHDNA 프로파일러

모든 텍스트에서 인지 패턴과 사고 지문을 추출합니다. 사용자가 누군가의 사고 방식을 분석하거나, 인지 스타일을 이해하고, 글쓰기 또는 말하기 패턴을 프로파일링하며, 사람들 간의 사고 스타일을 비교하려 할 때 이 스킬을 사용하세요.

DHDNA 프로파일러란 무엇인가요?

DHDNA 프로파일러는 '디지털 인간 DNA(DHDNA)' 프레임워크를 기반으로 텍스트 저자의 고유한 인지 지문을 추출하는 구조화된 시스템입니다. 12가지 인지 차원(분석적 깊이, 창의적 범위, 감정 처리, 언어적 정밀성 등)을 1-10점 척도로 평가하고, 각 차원 간의 긴장 쌍을 분석하여 개인의 독특한 인지 시그니처를 매핑합니다. 이 도구는 Cursor, Codex, Claude Code 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 사용자가 제공한 텍스트를 기반으로 프로파일링을 수행할 때 동의, 프라이버시, 추론의 한계를 명확히 인지하도록 설계되었습니다. 개별 프로파일링 외에도 여러 저자의 텍스트를 비교하거나 대화 기록을 통해 사용자 자신을 프로파일링하는 모드를 지원합니다. 이는 성격 테스트나 지능 판단이 아닌, 사고의 구조와 패턴을 있는 그대로 지도화하는 도구임을 강조합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/dhdna-profiler

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문서

DHDNA 프로파일러 — 인지 패턴 추출

모든 텍스트 저자의 인지 지문을 추출하는 구조화된 시스템입니다. DHDNA(디지털 인간 DNA) 프레임워크를 기반으로 합니다. 이 프레임워크는 모든 마음이 추론, 결정, 가치 부여, 의사소통 방식을 통해 표현되는 고유한 시그니처 패턴을 가진다는 이론입니다.

발표된 연구: DHDNA 프리프린트 (DOI: 10.5281/zenodo.18736629) | IDNA 통합 v2 (DOI: 10.5281/zenodo.18807387)

핵심 개념

생물학적 DNA가 염기쌍을 통해 신체적 정체성을 암호화하듯, 디지털 인간 DNA는 사고 패턴을 통해 인지적 정체성을 암호화합니다. 모든 사람의 분석적 깊이, 창의적 범위, 감정 처리, 전략적 사고, 윤리적 추론의 조합은 고유한 인지 시그니처를 만듭니다. 이는 지문만큼이나 독특합니다.

프로파일러는 사고를 "좋다" 또는 "나쁘다"고 판단하지 않습니다. 마음이 작동하는 방식을 있는 그대로 지도화합니다.

12가지 인지 차원

텍스트를 프로파일링할 때, 텍스트의 증거를 바탕으로 각 차원을 1-10점 척도로 평가하세요:

#차원측정 내용낮은 점수 (1-3)높은 점수 (8-10)
1분석적 깊이논리적 엄격함, 구조화된 추론, 인과 사슬직관적, 전체적, 패턴 기반체계적, 증명 중심, 정밀함
2창의적 범위연결의 참신함, 은유 사용, 수평적 사고관습적, 점진적패러다임 전환, 교차 영역 종합
3감정 처리감정 어휘, 공감 신호, 정서 통합초연함, 임상적감정이 풍부하고, 느낌이 통합됨
4언어적 정밀성어휘 정교함, 문장 구조, 수사학단순하고 직접적구조적으로 복잡하고 미묘함
5윤리적 추론가치 신호, 공정성 우려, 결과 인식실용적, 결과 중심원칙 중심, 정의 지향
6전략적 사고장기 계획, 경쟁 인식, 자원 최적화전술적, 반응적다중 수순, 게임 이론적
7기억 통합과거 경험 참조, 역사적 패턴, 연속성현재 중심깊은 역사적 인식, 선례 중심
8사회적 지능청중 인식, 관점 수용, 관계적 프레이밍자기 참조적깊이 타인을 인식하고, 연합 구축
9도메인 전문성기술적 깊이, 전문 지식, 전문 용어 자신감일반론자깊은 전문가
10직관적 추론직감 신호, 경험적 단축, 패턴 도약방법론적, 단계적믿음의 도약, 통찰 중심
11시간적 지향성사고의 시간 지평 — 과거, 현재 또는 미래 초점현재에 고정됨시간을 아우르며, 역사적-미래지향적
12메타인지자신의 사고에 대한 자기 인식, 불확실성 인정반성 없음깊은 자기 인식, 생각에 대해 생각함

6가지 긴장 쌍

차원들은 긴장 관계에 존재합니다. 한 차원에서 높은 점수는 종종 그 반대 쌍에서 낮은 점수와 상관관계가 있습니다. 이 긴장 관계가 바로 인지 시그니처입니다:

쌍긴장드러나는 것
DIM 1 ↔ DIM 10분석적 ↔ 직관적논리 대 직감 — 마음이 결론에 도달하는 방식
DIM 3 ↔ DIM 6감정적 ↔ 전략적심장 대 머리 — 결정을 이끄는 동기
DIM 2 ↔ DIM 5창의적 ↔ 윤리적자유 대 프레임워크 — 규칙 안팎의 혁신
DIM 4 ↔ DIM 12언어적 ↔ 메타인지적표현 대 자기 인식 — 외부 기술 대 내부 성찰
DIM 7 ↔ DIM 11기억 ↔ 시간적과거 대 시간 자체 — 경험 대 시간 지평
DIM 8 ↔ DIM 9사회적 ↔ 도메인폭 대 깊이 — 사람 기술 대 기술적 숙련도

프로파일링 방법

1단계 — 증거 수집

텍스트를 주의 깊게 읽으세요. 각 차원에 대해 구체적인 텍스트 증거를 식별하세요:

  • 해당 차원을 입증하는 직접 인용문
  • 구조적 패턴 (주장이 어떻게 구성되는지)
  • 존재하는 것과 존재하지 않는 것 (공백은 내용만큼이나 많은 것을 드러냅니다)
  • 여러 구절에 걸친 반복 패턴

2단계 — 점수 매기기

12개 차원 각각에 대해:

  1. 증거에 기반하여 1-10점 평가
  2. 해당 점수에 대한 가장 강력한 텍스트 증거 인용
  3. 신뢰도 수준 표시: 높음 (여러 명확한 신호), 중간 (일부 신호), 낮음 (추론)

3단계 — 패턴 종합

점수 매기기 후, 다음을 식별하세요:

지배적 패턴: 가장 높은 점수를 받은 2-3개 차원 — 이것이 마음의 "홈 베이스"입니다

그림자 패턴: 가장 낮은 점수를 받은 2-3개 차원 — 마음이 자연스럽게 가지 않는 곳입니다

시그니처 긴장: 어떤 긴장 쌍이 가장 큰 차이를 보입니까? 이것은 개별 점수보다 인지 스타일을 더 잘 정의합니다.

추론 토폴로지: 마음은 아이디어 사이를 어떻게 이동합니까?

  • 선형 (A → B → C → 결론)
  • 나선형 (같은 아이디어를 여러 각도에서 접근하며, 매번 더 깊게)
  • 웹 (서로 다른 영역을 종합으로 연결)
  • 변증법 (테제 → 안티테제 → 종합)
  • 프랙탈 (미시 및 거시 수준에서 동일한 패턴)

결정 지문: 선택에 직면했을 때, 이 마음은:

  • 먼저 분석하고, 그 다음 결정합니까? (분석 우세)
  • 먼저 느끼고, 그 다음 합리화합니까? (감정 우세)
  • 먼저 결과를 상상하고, 그 다음 거꾸로 작업합니까? (전략 우세)
  • 질문 자체에 의문을 제기합니까? (메타인지 우세)

4단계 — 프로필 출력

프로필을 다음과 같이 제시하세요:

═══════════════════════════════════════════
  DHDNA 인지 프로필
  대상: [이름 또는 "익명"]
  분석된 텍스트: [N 단어 / N 문단]
  신뢰도: [높음 / 중간 / 낮음]
═══════════════════════════════════════════

차원 점수:
  1. 분석적 깊이 ···· [█████████·] 9/10
  2. 창의적 범위 ····· [███████···] 7/10
  ... (전체 12개)

긴장 지도:
  분석적 ████████░░ ↔ ░░████████ 직관적
  감정적  ███░░░░░░░ ↔ ░░░░░░████ 전략적
  ... (전체 6쌍)

지배적 패턴: [상위 2-3개 차원]
그림자 패턴: [하위 2-3개 차원]
추론 토폴로지: [선형 / 나선형 / 웹 / 변증법 / 프랙탈]
결정 지문: [분석 우선 / 감정 우선 / 상상 우선 / 질문 우선]

내러티브 종합:
[이 마음이 어떻게 작동하는지, 무엇을 독특하게 만드는지, 무엇을 놓칠 수 있는지에 대한 2-3문단의 자연어 설명]

핵심 인용문:
[차원이 명시된 가장 잘 드러나는 인용문 3-5개]
═══════════════════════════════════════════

비교 모드

사용자가 서로 다른 저자의 텍스트 두 개 이상을 제공하면, 개별 프로필을 생성한 후 비교 종합을 수행하세요:

  • 마음은 어디에서 수렴합니까? (공통적으로 높은 차원)
  • 어디에서 발산합니까? (같은 차원에서 반대 점수)
  • 어떤 긴장 쌍이 생산적인 불일치를 만들까요?
  • 이 마음들이 같은 방에 있다면, 대화는 어떻게 이루어질까요?

자기 프로필 모드

사용자가 자신의 사고를 프로파일링하도록 요청하면 (대화 기록을 텍스트로 사용), 투명하게 행동하세요:

  • 대화를 다시 읽기 전에 물어보세요. 어떤 자료를 소스로 사용할 것인지 말하고 답변을 기다리세요. 이전 턴들은 다른 목적으로 작성되었으며, 심리적 추론을 위해 무단으로 채굴하는 것은 해서는 안 됩니다.
  • 지금까지의 대화를 바탕으로 점수를 매기세요.
  • 대화 텍스트가 전체 범위를 대표하지 않을 수 있음을 인정하세요.
  • 사람들은 AI와 글을 쓸 때와 인간을 위해 글을 쓸 때 다르게 생각하는 경우가 많다는 점에 주목하세요.
  • 사용자가 다른 글쓰기 샘플을 제공하면 재프로파일링하겠다고 제안하세요.

동의와 범위

이 스킬은 개인의 인지적, 심리적 속성을 추론합니다. 이는 문서를 요약하는 것과는 다른 일이며, 경계가 중요합니다:

  • 사용자가 현재 요청을 위해 가져온 텍스트만 프로파일링하세요. 동일한 저자에 대한 더 많은 자료(다른 파일, 이전 세션, 또는 우연히 읽은 것)를 찾으러 가지 마세요.
  • 제3자의 프로필은 추측이며 그렇게 말해야 합니다. 저자가 대화에 참여하지 않았고 분석에 동의하지 않은 경우(전달된 이메일의 동료, 지원서의 지원자, 논문의 저자), 출력물을 그 사람에 대한 발견이 아닌 하나의 텍스트 샘플에서 나온 추론이라고 표시하세요.
  • 누군가에 대한 중대한 결정에 영향을 미치는 프로파일링은 거절하세요. 채용, 승진, 입학, 진료, 징계 또는 신용 결정은 범위를 벗어납니다. 이 프레임워크에는 해당 사용을 뒷받침하는 검증이 없으며, 1-10점 인지 점수는 실제보다 훨씬 권위적으로 보입니다.
  • 모든 것은 세션 내에서 유지됩니다. 사용자가 요청하지 않은 곳에 프로필이 기록되거나 어떤 서비스로도 전송되지 않습니다.

이것은 무엇이 아닌가

  • 성격 테스트(MBTI, 빅5 등)가 아닙니다 — 이것들은 행동 경향을 측정하지만, DHDNA는 인지 구조를 측정합니다.
  • 지능 판단이 아닙니다 — 체스 그랜드마스터와 시인은 매우 다르게 점수가 매겨질 수 있지만, 둘 다 심오한 인지 능력을 보여줍니다.
  • 고정적이지 않습니다 — 사람의 DHDNA는 배우고, 경험하고, 성장함에 따라 진화합니다. 프로필은 스냅샷일 뿐, 운명이 아닙니다.

제작

AHK Strategies — AI 지평 지식 전체 플랫폼: themindbook.app 연구: DHDNA 논문 (DOI: 10.5281/zenodo.18736629)

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

adaptyv

How to use the Adaptyv Bio Foundry API and Python SDK for protein experiment design, submission, and results retrieval. Use this skill whenever the user mentions Adaptyv, Foundry API, protein binding assays, protein screening experiments, BLI/SPR assays, thermostability assays, or wants to submit protein sequences for experimental characterization. Also trigger when code imports `adaptyv`, `adaptyv_sdk`, or `FoundryClient`, or references `foundry-api-public.adaptyvbio.com`.

aeon

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed observations requiring specialized algorithms beyond standard ML approaches. Particularly suited for univariate and multivariate time series analysis with scikit-learn compatible APIs.

alphagenome

Look up precomputed AlphaGenome Atlas effects for any GRCh38 single-nucleotide variant (AVI score with Phred and 18 SHAP feature attributions, plus raw and quantile scores for RNA-seq, DNase, ATAC, ChIP-TF, ChIP-histone, CAGE, PRO-cap, splicing, polyadenylation and contact-map tracks), score variants or scan windows on demand with the AlphaGenome model for human and mouse (variant scoring, in silico mutagenesis, REF-versus-ALT track prediction), and build Atlas website deep links. Use when the user mentions AlphaGenome, AlphaGenome Atlas, AVI or AlphaGenome Variant Impact, DeepMind variant effect prediction, or wants to prioritise or mechanistically interpret non-coding, regulatory, splicing, enhancer, promoter, or chromatin-accessibility effects of SNVs from a VCF, credible set, or region. Research use only; not a clinical tool.

analytical-method-validation

Plan, execute, and document validation, verification, and transfer of analytical procedures under the governing framework - ICH Q2(R2) and Q14, USP <1220>/<1225>/<1226>, ICH M10 bioanalytical, CLSI EP, or ISO/IEC 17025. Use for HPLC, LC-MS/MS, GC, CE, ICP-MS, dissolution, qNMR, qPCR, NIR, and ligand binding or cell-based assays whenever the question is whether a procedure is fit for its intended purpose. Triggers include

anndata

Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.

arbor

Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize something over many experiments without overfitting — e.g.

arboreto

Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and regulatory interactions. Supports distributed computation for large-scale datasets.

astropy

Core Python library for astronomy and astrophysics workflows that need Astropy APIs, including units/quantities, coordinates, FITS I/O, tables, time systems, WCS, and cosmology. Use when implementing or debugging astronomical data analysis code with Astropy.

autoskill

Observe the user

benchling-integration

Benchling Python SDK and REST API integration for registry entities, inventory, ELN entries, workflows, Benchling Apps, and Data Warehouse queries. Use when automating lab data with benchling-sdk or the v2 API.

bgpt-paper-search

Search scientific papers and retrieve structured experimental data extracted from full-text studies via the BGPT MCP server. Returns 25+ fields per paper including methods, results, sample sizes, quality scores, and conclusions. Use for literature reviews, evidence synthesis, and finding experimental details not available in abstracts alone.

bids

>

biopython

Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.

bioservices

Unified Python interface to 40+ bioinformatics services. Use when querying multiple databases (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) in a single workflow with consistent API. Best for cross-database analysis, ID mapping across services. For quick single-database lookups use gget; for sequence/file manipulation use biopython.

bulk-rnaseq

End-to-end bulk RNA-seq orchestrator — takes raw FASTQ reads through QC and trimming (FastQC, fastp/Trim Galore), alignment and quantification (STAR, Salmon, featureCounts), assembles a gene-level counts matrix, then hands off to differential expression (pydeseq2), pathway/GSEA enrichment (pathway-enrichment), and publication figures (scientific-visualization). Use whenever the user has bulk RNA-seq reads or quant output and wants a complete, reproducible differential-expression workflow — e.g.

cellxgene-census

Query the CZ CELLxGENE Census programmatically for versioned public single-cell and spatial transcriptomics data. Use when you need population-scale cell metadata, gene expression slices, Census summary counts, source H5AD URIs/downloads, embeddings, spatial Census data, or reference atlas comparisons across organisms, tissues, diseases, assays, and cell types. For analyzing your own local single-cell data use scanpy, anndata, or scvi-tools.

cirq

Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use qiskit; for quantum ML with autodiff use pennylane; for physics simulations use qutip.

citation-management

Comprehensive citation management for academic research. Search OpenAlex, PubMed, and Google Scholar for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find papers, verify citation information, convert DOIs to BibTeX, or ensure reference accuracy in scientific writing.

clinical-decision-support

Prepare and validate research-only clinical decision-support evaluation, evidence-profile, cohort, survival, biomarker/model, privacy, and governance artifacts. Use for aggregate or synthetic research documentation and traceability—not patient care or live clinical operation.

clinical-reports

Create safety-bounded draft structures and run local deterministic checks for clinical case, diagnostic, trial, safety, and aggregate research reports. Use only with synthetic, de-identified, or aggregate inputs and verified source-fact manifests; every output requires qualified review.

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