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마크다운 및 머메이드 문서 작성

종합적인 마크다운 및 머메이드 다이어그램 작성 기술입니다. 과학 문서, 보고서, 분석, 시각화를 만들 때 사용하세요. 텍스트 기반 다이어그램을 기본 문서 표준으로 설정하며, 전체 스타일 가이드(마크다운 + 머메이드), 24가지 다이어그램 유형 참조, 9가지 문서 템플릿을 제공합니다.

마크다운 및 머메이드 문서 작성란 무엇인가요?

이 스킬은 과학적 문서 작성에서 **마크다운과 머메이드 다이어그램을 기본 형식**으로 채택하도록 강제합니다. 머메이드 다이어그램은 텍스트 기반이므로 Git diff가 명확하고, 빌드 과정 없이 GitHub, GitLab, Notion 등 다양한 플랫폼에서 바로 렌더링되며, 프롬프트 토큰을 절약할 수 있습니다. 핵심 워크플로는 세 단계로 구성됩니다: 1) 항상 머메이드로 다이어그램을 작성하고, 2) 필요시 Python으로 데이터 차트를 생성하며, 3) AI로 최종 이미지를 보강합니다. 이 스킬은 24가지 머메이드 다이어그램 유형(플로우차트, 시퀀스, ERD, 간트, C4 등)과 9가지 문서 템플릿(PR, 이슈, ADR, 연구 논문 등)을 제공하며, `scientific-schematics`, `scientific-writing`, `literature-review` 등 다른 스킬과 원활하게 통합됩니다. 모든 다이어그램은 접근성(accTitle/accDescr)을 준수해야 하며, 다크 모드 호환성을 위해 `%%{init}` 지시문 인라인 스타일을 금지합니다.

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

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문서

마크다운 및 머메이드 작성

개요

이 스킬은 과학적 문서를 마크다운에 머메이드 다이어그램을 포함한 형식을 기본 및 표준 형식으로 사용하여 작성하는 방법을 가르치고 표준을 강제합니다.

핵심 생각: .md 파일 안에 머메이드 다이어그램으로 표현된 관계는 어떤 이미지보다 가치가 있습니다. 텍스트이므로 Git에서 깔끔하게 diff됩니다. 빌드 단계가 필요 없습니다. GitHub, GitLab, Notion, VS Code 및 모든 마크다운 뷰어에서 기본적으로 렌더링됩니다. 동일한 관계를 설명하는 산문보다 더 적은 토큰을 사용합니다. 그리고 나중에 항상 정제된 이미지로 변환할 수 있습니다. 하지만 텍스트 버전은 진실의 원천(source of truth)으로 남습니다.

"보고서와 파일을 .md 형식의 일반 텍스트로 많이 만들수록, 머메이드도 간단한 '스크립트 언어'일 뿐만 아니라 더 좋습니다. 이는 다운스트림 렌더링, 특히 AI 생성 이미지(관계를 설명하기 위해 긴 형식의 텍스트 대신 머메이드를 사용하여 < 토큰)에 도움이 됩니다. 또한 머메이드는 마크다운과 함께 렌더링되어 인간이나 AI가 거의 모든 곳에서 쉽게 사용할 수 있습니다."

— Clayton Young (@borealBytes), K-Dense Discord, 2026-02-19

이 스킬을 사용해야 하는 경우

다음과 같은 경우 이 스킬을 사용하세요:

  • 과학 문서 작성 — 보고서, 분석, 원고, 방법론 섹션
  • 모든 문서 작성 — README, 사용 방법, 결정 기록, 프로젝트 문서
  • 모든 다이어그램 작성 — 워크플로, 데이터 파이프라인, 아키텍처, 타임라인, 관계
  • 버전 관리될 모든 출력물 생성 — Git에 들어간다면 마크다운이어야 함
  • 다른 스킬과 함께 작업 — 이 스킬은 다른 모든 출력을 감싸는 문서 계층을 정의합니다
  • 누군가 "다이어그램을 추가"하거나 "관계를 시각화"해 달라고 요청할 때 — 항상 머메이드 우선

구조적 또는 관계형 다이어그램에 Python matplotlib, seaborn 또는 AI 이미지 생성으로 시작하지 마십시오. 이는 2단계와 3단계로, 머메이드가 필요한 것을 표현할 수 없을 때만 사용합니다(예: 실제 데이터가 포함된 산점도, 사실적인 이미지).

🎨 소스 형식 철학

텍스트 기반 다이어그램이 승리하는 이유

중요한 점마크다운의 머메이드Python / AI 이미지
Git diff 가독성✅❌ 바이너리 blob
재생성 없이 편집 가능✅❌
산문 대비 토큰 효율성✅ 더 작음❌ 더 큼
빌드 단계 없이 렌더링✅❌ 호스팅 필요
비전 없이 AI가 파싱 가능✅❌
GitHub / GitLab / Notion에서 작동✅⚠️ 호스팅 시
접근성(스크린 리더)✅ accTitle/accDescr⚠️ 대체 텍스트 필요
나중에 이미지로 변환 가능✅ 언제든지— 이미 이미지

3단계 워크플로

flowchart LR
    accTitle: 3단계 문서화 워크플로
    accDescr: 1단계 마크다운의 머메이드는 항상 필수이며 진실의 원천입니다. 2단계와 3단계는 정제된 출력을 위한 선택적 다운스트림 변환입니다.

    p1["📄 1단계<br/>마크다운의 머메이드<br/>(항상 — 진실의 원천)"]
    p2["🐍 2단계<br/>Python 생성<br/>(선택 사항 — 데이터 차트)"]
    p3["🎨 3단계<br/>AI 생성 시각 자료<br/>(선택 사항 — 정제)"]
    out["📊 최종 결과물"]

    p1 --> out
    p1 -.->|"필요시"| p2
    p1 -.->|"필요시"| p3
    p2 --> out
    p3 --> out

    classDef required fill:#dbeafe,stroke:#2563eb,stroke-width:2px,color:#1e3a5f
    classDef optional fill:#fef9c3,stroke:#ca8a04,stroke-width:2px,color:#713f12
    classDef output fill:#dcfce7,stroke:#16a34a,stroke-width:2px,color:#14532d

    class p1 required
    class p2,p3 optional
    class out output

1단계는 필수입니다. 2단계나 3단계로 진행하더라도 머메이드 소스는 커밋된 상태로 유지됩니다.

머메이드가 표현할 수 있는 것

머메이드는 24가지 다이어그램 유형을 다룹니다. 거의 모든 과학적 관계가 그중 하나에 적합합니다:

사용 사례다이어그램 유형파일
실험 워크플로 / 결정 로직Flowchartreferences/diagrams/flowchart.md
서비스 상호 작용 / API 호출 / 메시징Sequencereferences/diagrams/sequence.md
데이터 모델 / 스키마ER diagramreferences/diagrams/er.md
상태 머신 / 라이프사이클Statereferences/diagrams/state.md
프로젝트 타임라인 / 로드맵Ganttreferences/diagrams/gantt.md
비율 / 구성Piereferences/diagrams/pie.md
시스템 아키텍처 (확대/축소 수준)C4references/diagrams/c4.md
개념 계층 구조 / 브레인스토밍Mindmapreferences/diagrams/mindmap.md
시간순 이벤트 / 역사Timelinereferences/diagrams/timeline.md
클래스 계층 구조 / 유형 관계Classreferences/diagrams/class.md
사용자 여정 / 만족도 지도User Journeyreferences/diagrams/user_journey.md
2축 비교 / 우선 순위 지정Quadrantreferences/diagrams/quadrant.md
요구 사항 추적성Requirementreferences/diagrams/requirement.md
흐름 크기 / 리소스 분포Sankeyreferences/diagrams/sankey.md
숫자 추세 / 막대 + 선 차트XY Chartreferences/diagrams/xy_chart.md
구성 요소 레이아웃 / 공간 배열Blockreferences/diagrams/block.md
작업 항목 상태 / 작업 열Kanbanreferences/diagrams/kanban.md
클라우드 인프라 / 서비스 토폴로지Architecturereferences/diagrams/architecture.md
다차원 비교 / 기술 레이더Radarreferences/diagrams/radar.md
계층적 비율 / 예산Treemapreferences/diagrams/treemap.md
바이너리 프로토콜 / 데이터 형식Packetreferences/diagrams/packet.md
Git 브랜칭 / 병합 전략Git Graphreferences/diagrams/git_graph.md
코드 스타일 시퀀스 (프로그래밍 구문)ZenUMLreferences/diagrams/zenuml.md
다이어그램 구성 패턴Complex Examplesreferences/diagrams/complex_examples.md

💡 쉬운 유형이 아닌 올바른 유형을 선택하세요. 모든 것에 플로우차트를 기본값으로 사용하지 마십시오. 시간순 이벤트에는 타임라인이 플로우차트보다 낫습니다. 서비스 상호 작용에는 시퀀스가 플로우차트보다 낫습니다. 표를 스캔하여 일치시키세요.


🔧 핵심 워크플로

1단계: 문서 유형 식별

처음부터 작성하기 전에 템플릿이 있는지 확인하세요:

문서 유형템플릿
풀 리퀘스트 기록templates/pull_request.md
이슈 / 버그 / 기능 요청templates/issue.md
스프린트 / 프로젝트 보드templates/kanban.md
아키텍처 결정 (ADR)templates/decision_record.md
프레젠테이션 / 브리핑templates/presentation.md
연구 논문 / 분석templates/research_paper.md
프로젝트 문서templates/project_documentation.md
사용 방법 / 튜토리얼templates/how_to_guide.md
상태 보고서templates/status_report.md

2단계: 스타일 가이드 읽기

.md 파일을 작성하기 전에: references/markdown_style_guide.md를 읽으세요.

내면화해야 할 핵심 규칙:

  • 문서당 H1 하나 — 제목입니다. 더 이상 없습니다.
  • H2 제목에만 이모지 — H2당 이모지 하나, H3/H4에는 없음
  • 모든 항목 인용 — 모든 외부 주장은 전체 URL과 함께 각주 [^N]를 받음
  • 굵게는 드물게 — 단락당 최대 2-3개의 굵은 용어, 전체 문장은 절대 안 됨
  • 모든 </details> 뒤에 가로줄 — 필수
  • 비교, 구성, 구조화된 데이터에는 산문보다 표
  • 텍스트 벽보다 다이어그램 — 흐름, 구조 또는 관계를 설명한다면 머메이드 추가

3단계: 다이어그램 유형 선택 및 가이드 읽기

머메이드 다이어그램을 만들기 전에: references/mermaid_style_guide.md를 읽으세요.

그런 다음 특정 유형 파일(예: references/diagrams/flowchart.md)을 열어 예시, 팁 및 복사-붙여넣기 템플릿을 확인하세요.

모든 다이어그램에 대한 필수 규칙:

accTitle: 짧은 이름 3-8 단어
accDescr: 이 다이어그램이 무엇을 보여주는지 설명하는 한두 문장.
  • %%{init} 지시문 없음 — GitHub 다크 모드 깨짐
  • 인라인 style 없음 — classDef만 사용
  • 노드당 최대 이모지 하나 — 레이블 시작 부분에
  • snake_case 노드 ID — 레이블과 일치

4단계: 문서 작성

템플릿에서 시작합니다. 마크다운 스타일 가이드를 적용합니다. 다이어그램을 별도의 "그림" 섹션이 아닌 관련 텍스트와 함께 인라인으로 배치합니다.

5단계: 텍스트로 커밋

임베디드 머메이드가 포함된 .md 파일이 커밋되는 것입니다. PNG 또는 AI 이미지도 생성한 경우, 해당 이미지는 보조 자료입니다. 마크다운이 소스입니다.


⚠️ 일반적인 함정

레이더 차트 구문 (radar-beta)

잘못됨:

radar
title Example
x-axis ["A", "B", "C"]
"Series" : [1, 2, 3]

올바름:

radar-beta
title Example
axis a["A"], b["B"], c["C"]
curve series["Series"]{1, 2, 3}
max 3
  • radar-beta 사용, radar 아님 (베어 키워드가 존재하지 않음)
  • 차원을 정의하려면 axis 사용, x-axis 아님
  • 데이터 시리즈를 정의하려면 curve 사용, 콜론이 있는 인용 레이블 아님
  • accTitle/accDescr 없음 — radar-beta는 접근성 주석을 지원하지 않음. 항상 다이어그램 위에 설명적인 이탤릭체 단락을 추가하세요.

XY 차트 vs 레이더 혼동

다이어그램키워드축 구문데이터 구문
XY 차트 (막대/선)xychart-betax-axis ["Label1", "Label2"]bar [10, 20] 또는 line [10, 20]
레이더 (거미/그물)radar-betaaxis id["Label"]curve id["Label"]{10, 20}

지원되는 유형에서 accTitle/accDescr 잊기

일부 다이어그램 유형만 accTitle/accDescr을 지원합니다. 지원하지 않는 유형의 경우, 항상 코드 블록 바로 위에 설명적인 이탤릭체 단락을 배치하세요:

세 가지 방법을 다섯 가지 성능 차원에 걸쳐 비교하는 레이더 차트. 참고: 레이더 차트는 accTitle/accDescr을 지원하지 않습니다.

radar-beta
...

🔗 다른 스킬과의 통합

scientific-schematics와 함께

scientific-schematics는 AI 기반 출판 품질 이미지(PNG)를 생성합니다. 머메이드 다이어그램을 스케치의 브리핑으로 사용하세요:

워크플로:
1. .md에서 개념을 머메이드로 생성 (이 스킬 — 1단계)
2. 동일한 개념을 scientific-schematics에 설명하여 정제된 PNG 생성 (3단계)
3. 둘 다 커밋 — .md는 소스로, PNG는 보조 그림으로

scientific-writing와 함께

scientific-writing이 원고를 생성할 때, 모든 다이어그램과 구조적 그림은 이 스킬의 표준을 따라야 합니다. 작성 스킬은 산문과 인용을 처리하고, 이 스킬은 시각적 구조를 처리합니다.

워크플로:
1. scientific-writing을 사용하여 원고 초안 작성
2. 워크플로, 아키텍처 또는 관계를 보여주는 모든 그림에 대해:
   - 자리 표시자를 이 스킬의 가이드를 따르는 머메이드 다이어그램으로 교체
3. 진정으로 사실적/복잡한 렌더링이 필요한 그림에만 scientific-schematics 사용

literature-review와 함께

Literature review는 많은 관계 데이터가 포함된 요약을 생성합니다. 이 스킬을 사용하여:

  • 문헌 환경의 개념 지도(Mindmap) 생성
  • 출판 타임라인 표시(Timeline 또는 Gantt)
  • 방법론 비교(Quadrant 또는 Radar)
  • 논문에 설명된 데이터 흐름 다이어그램(Sequence 또는 Flowchart)

출력 문서를 생성하는 모든 스킬과 함께

어떤 스킬의 문서든 최종 확정하기 전에 이 스킬의 체크리스트를 적용하세요:

  • 문서가 템플릿을 사용합니까? 그렇다면 올바른 템플릿에서 시작했습니까?
  • 모든 다이어그램이 accTitle + accDescr과 함께 머메이드입니까?
  • %%{init} 없음, 인라인 style 없음, classDef만?
  • 모든 외부 주장이 [^N]으로 인용되었습니까?
  • H1 하나, H2에만 이모지?
  • 모든 </details> 뒤에 가로줄?

📚 참조 색인

스타일 가이드

가이드경로줄 수내용
마크다운 스타일 가이드references/markdown_style_guide.md~733제목, 서식, 인용, 표, 머메이드 통합, 템플릿, 품질 체크리스트
머메이드 스타일 가이드references/mermaid_style_guide.md~458접근성, 이모지 세트, 색상 클래스, 테마 중립성, 유형 선택, 복잡성 계층

다이어그램 유형 가이드 (24가지 유형)

각 파일에는 다음이 포함됩니다: 프로덕션 품질 예시, 해당 유형에 특화된 팁, 복사-붙여넣기 템플릿.

references/diagrams/ — architecture, block, c4, class, complex_examples, er, flowchart, gantt, git_graph, kanban, mindmap, packet, pie, quadrant, radar, requirement, sankey, sequence, state, timeline, treemap, user_journey, xy_chart, zenuml

문서 템플릿 (9가지 유형)

templates/ — decision_record, how_to_guide, issue, kanban, presentation, project_documentation, pull_request, research_paper, status_report

예시

assets/examples/example-research-report.md — 적절한 제목 계층, 여러 다이어그램 유형(flowchart, sequence, gantt), 표, 각주 인용, 접을 수 있는 섹션 및 모든 스타일 가이드 규칙이 적용된 완전한 과학 연구 보고서입니다.


📝 저작자 표시

이 스킬의 모든 스타일 가이드, 다이어그램 유형 가이드 및 문서 템플릿은 Apache-2.0 라이선스에 따라 SuperiorByteWorks-LLC/agent-project 저장소에서 이식되었습니다.

이 스킬(scientific-agent-skills의 일부)은 MIT 라이선스에 따라 배포됩니다. 포함된 Apache-2.0 콘텐츠는 이 스킬 전체의 파일 헤더에 보존된 대로 저작자 표시를 유지하여 다운스트림 사용과 호환됩니다.


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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