작성자 K-Dense-AI
Open Notebook은 문서 분석, 메모, 출처 기반 채팅, 검색, 팟캐스트 스타일 요약을 지원하는 자체 호스팅 오픈소스 연구 작업 공간입니다. open-notebook 스킬을 사용하면 노트북을 정리하고, PDF·웹 페이지·오디오·비디오·Office 파일을 수집하며, Data Analysis를 위한 비공개 API 우선 워크플로를 지원할 수 있습니다.
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histolab은 디지털 병리에서 whole-slide image(WSI) 전처리를 위한 Python 스킬입니다. 조직 검출, 타일 추출, H&E 슬라이드의 염색 정규화를 지원해 데이터셋 준비, 빠른 타일 기반 분석, 가벼운 데이터 분석 워크플로에 유용합니다. 마스크, 타일러, 슬라이드 관리를 중심으로 histolab을 설치하고 활용하는 실용적인 가이드를 제공합니다.
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statsmodels 스킬은 Python에서 데이터 분석을 할 때 통계 모형, 추론, 진단이 필요할 때 statsmodels를 활용하도록 도와줍니다. OLS, GLM, 이산형 결과, 시계열, 혼합모형까지 다루며, 계수표, p-value, 신뢰구간, 가정 점검도 함께 확인할 수 있습니다. 계량경제학, 예측, 근거 있는 보고를 위한 statsmodels 가이드로 활용하세요.
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statistical-analysis 기술은 Data Analysis에서 가설검정, 회귀, 상관, 베이즈 분석까지 포함해, 어떤 검정을 선택하고 실행하며 APA 형식으로 어떻게 보고할지 판단하도록 도와줍니다. 가정 확인, 효과크기, 검정력까지 함께 다뤄야 하거나, 특정 모델을 코딩하는 것보다 시험 선택과 명확한 보고가 더 중요한 학술 연구, 실험, 관찰 연구에 적합합니다.
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Python에서 단일세포 RNA-seq 데이터를 분석하는 scanpy 스킬입니다. QC, 정규화, PCA, UMAP/t-SNE, 군집화, 마커 유전자 탐색, 궤적 분석, 출판용 품질의 플롯에 활용하세요. AnnData를 중심으로 구성된 탐색적 scRNA-seq 워크플로에 가장 적합하며, scanpy 사용법과 설치 안내도 함께 제공합니다.
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Python 그래프 작성을 위한 matplotlib 스킬로, 축, 레이블, 범례, 레이아웃, 내보내기 형식을 세밀하게 제어할 수 있습니다. 과학 논문용 그림, 멀티 패널 분석, 맞춤형 차트 유형, 그리고 일반적인 차트 프롬프트보다 더 높은 정밀도가 필요한 재현 가능한 시각화에 적합합니다. 데이터 분석과 출판용 플롯에 강한 matplotlib 가이드입니다.
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matlab 스킬은 행렬 연산, 데이터 분석, 시각화, 통계, 최적화, 과학 계산을 위한 MATLAB 또는 GNU Octave 코드를 생성, 디버깅, 수정하는 데 도움을 줍니다. 실행 가능한 MATLAB 사용법, 데이터 분석용 MATLAB, MATLAB에서 Python으로의 변환, 또는 범용 프롬프트보다 시행착오를 줄이고 싶을 때의 Octave 호환 스크립트에 활용하세요.
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labarchive-integration은 LabArchives REST API 워크플로에서 노트북 접근, 항목, 첨부 파일, 백업, 보고서, 그리고 Protocols.io, Jupyter, REDCap 연동을 지원합니다. 이 labarchive-integration 스킬은 자격 증명, 설정, 반복 가능한 ELN 자동화에 대한 실무적 안내가 필요할 때 API 개발용으로 사용하세요.
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imaging-data-commons는 idc-index를 사용해 NCI Imaging Data Commons의 공개 암 연구 영상 데이터를 조회하고 다운로드할 수 있게 도와줍니다. CT, MR, PET, 병리 데이터셋 전반에서 imaging-data-commons를 활용할 수 있으며, 메타데이터 검색, 브라우저 미리보기, 라이선스 확인, AI 학습 또는 데이터 분석 워크플로까지 지원합니다. 인증은 필요하지 않습니다.
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gget은 CLI 또는 Python에서 20개 이상의 유전체 데이터베이스와 분석 도구에 빠르고 통합적으로 접근할 수 있는 생물정보학 스킬입니다. 유전자 정보, BLAST 관련 조회, AlphaFold 구조, 발현 데이터, 질병 연관성, enrichment 스타일 분석에 활용할 수 있습니다. 빠른 탐색과 gget 기반 데이터 분석 워크플로에 잘 맞습니다.
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exploratory-data-analysis 스킬은 과학 파일을 형식 인식형 EDA 보고서로 바꿉니다. 파일 유형을 감지하고, 구조와 품질을 요약하며, 핵심 메타데이터를 추출하고, 다음 분석 단계를 제안합니다. 화학, 생정보학, 현미경, 분광학, 프로테오믹스, 메타볼로믹스 등 다양한 과학 파일 형식의 Data Analysis에 필요한 exploratory-data-analysis 용도로 활용하세요.
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astropy는 천문학 및 천체물리학 워크플로를 위한 Python 툴킷입니다. 이 astropy 스킬은 천체 좌표, 단위, FITS 파일, 시간 척도, 테이블, WCS, 우주론, 그리고 데이터 분석용 astropy에 유용합니다. 좌표 변환, 단위 변환, 데이터 처리 같은 실무 천문학 작업을 돕습니다.
작성자 openai
jupyter-notebook 스킬은 실험, 튜토리얼, 데이터 분석용 .ipynb 노트북을 만들고, 리팩터링하고, 구조화하는 데 도움을 줍니다. 번들 템플릿과 `new_notebook.py` 헬퍼를 활용해 섹션이 명확하고 실행 가능한 셀이 포함된, 재현성 높은 노트북을 깔끔하게 만들며 JSON 오류도 줄여줍니다.
