에이전트 기반 증거 분석은(는) 무엇을 하나요?
AI 코딩 에이전트와 R 사용자를 위한 증거 기반 범주형 데이터 분석 스킬입니다.
AI 코딩 에이전트와 R 사용자를 위한 증거 기반 범주형 데이터 분석 스킬입니다.
이 스킬은 AI 코딩 에이전트(예: Claude Code, Cursor, Codex)와 R 사용자가 증거 기반 접근법을 사용하여 범주형 데이터를 분석할 수 있도록 설계되었습니다. 사용자가 데이터를 체계적으로 평가하고, 패턴을 식별하며, 가설을 검증함으로써 더 신뢰할 수 있는 결론을 도출할 수 있도록 지원합니다. syrius2000/agentic-evidence-analysis는 데이터 분석 과정에서 추측을 최소화하고 명확한 증거를 기반으로 의사 결정을 내리는 데 중점을 둡니다. 이 스킬은 다양한 데이터 분석 플랫폼과 호환되며, AI 에이전트가 R 코드를 실행하거나 데이터를 처리할 수 있는 환경에서 활용할 수 있습니다. 주로 데이터 과학자, 연구자, AI 에이전트 개발자가 복잡한 범주형 데이터를 다룰 때 유용합니다.
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AI 코딩 에이전트와 R 사용자를 위한 증거 기반 범주형 데이터 분석 스킬입니다.
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.