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yanlin0225/pcse_claude_skill

PCSE(생물계절학) 모델과 Claude AI를 연동하는 스킬입니다.

pcse_claude_skill란 무엇인가요?

이 스킬은 PCSE(생물계절 모델 시뮬레이션 엔진, Phenology Crop Simulation Engine)를 Claude AI 에이전트와 연결하여 농작물 생육 모델을 대화형으로 실행하고 분석할 수 있게 해줍니다. 사용자는 자연어 명령으로 작물 생장 시뮬레이션을 수행하고, 생물계절학적 단계(개화, 성숙 등) 변화를 관찰하며, 기상 데이터 입력에 따른 작물 반응을 예측할 수 있습니다. 이 스킬은 Python 기반 PCSE 라이브러리에서 제공하는 WOFOST(세계 식량 연구 모형) 및 LINTUL(튤립 잎 면적 모형)과 같은 표준 작물 모델을 지원하며, 잠재 생산성, 수분 제한 생산성 등 다양한 시나리오를 시뮬레이션할 수 있습니다. Claude Code 또는 유사한 AI 코딩 도구 환경에서 작동하며, 사용자가 농업 과학 연구나 정밀 농업 애플리케이션을 구축할 때 복잡한 코딩 없이 모델을 설정하고 실행할 수 있도록 도와줍니다. 작물 생산성 예측, 기후 영향 평가, 농업 의사 결정 지원 시스템 개발에 특히 유용합니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
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문서

pcse_claude_skill은(는) 무엇을 하나요?

PCSE(생물계절 모델 시뮬레이션 엔진)와 Claude AI를 연동하는 스킬입니다.

개요

이 스킬은 PCSE 라이브러리를 Claude AI 에이전트와 통합하여 자연어 인터페이스로 작물 생육 모델을 실행하고 분석할 수 있게 해줍니다.

주요 기능

  • 작물 모델 실행: WOFOST, LINTUL 등 표준 작물 모델을 대화형으로 실행
  • 시나리오 분석: 잠재 생산성, 수분 제한 생산성 등 다양한 시뮬레이션 수행
  • 결과 시각화: 생물계절학적 단계 변화 및 생장 지표를 그래프로 출력
  • 데이터 입력: 기상 데이터, 토양 특성, 작물 매개변수를 자연어로 설정

지원 플랫폼

  • Claude Code
  • Cursor AI
  • Codex CLI
  • 기타 AI 코딩 도구

사용 방법

  1. PCSE 라이브러리가 설치된 환경에서 스킬 활성화
  2. 자연어 명령으로 시뮬레이션 요청 (예: "밀의 개화 단계 예측")
  3. 결과 해석 및 추가 분석 요청

기술 요구 사항

  • Python 3.8+
  • PCSE 라이브러리 (pip install pcse)
  • NumPy, Pandas, Matplotlib (데이터 처리 및 시각화)

라이선스

MIT License

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