data-provenance-verifier은(는) 무엇을 하나요?
조작된 데이터 파일이 분석을 오염시키기 전에 발견하세요. 3계층 출처 감사를 위한 Claude Code 스킬입니다.
분석을 오염시키기 전에 조작된 데이터 파일을 찾아냅니다. 3계층 출처 감사를 위한 Claude Code 스킬입니다.
이 스킬은 데이터 파일의 출처를 세 가지 계층(파일 수준, 내용 수준, 메타데이터 수준)에서 감사하여 조작된 데이터 파일이 분석 과정에 유입되는 것을 방지합니다. 주로 Claude Code 환경에서 사용되며, 데이터 과학자나 분석가가 신뢰할 수 없는 외부 데이터셋을 검증할 때 유용합니다. 각 계층은 파일 무결성 체크, 데이터 기여도 추적, 생성 환경 메타데이터 분석을 통해 데이터 변조 여부를 확인합니다. 최종적으로 감사 결과를 JSON 보고서로 제공하여 의사 결정을 지원합니다.
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조작된 데이터 파일이 분석을 오염시키기 전에 발견하세요. 3계층 출처 감사를 위한 Claude Code 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.