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denario

Name: denario
Author: K-Dense-AI

Riesgo bajo ⚙️ Comandos externos📁 Acceso al sistema de archivos🌐 Acceso a red🔑 Variables de entorno

Automatiza flujos de trabajo de investigación científica

También disponible en: davila7

Transforma conjuntos de datos en investigación lista para publicación automatizando la generación de hipótesis, el desarrollo de metodologías, los experimentos computacionales y la redacción de artículos en LaTeX. La IA multiagente coordina agentes especializados para canalizaciones de investigación de extremo a extremo.

Soporta: Claude Codex Code(CC)

📊 70 Adecuado

Descargar el ZIP de la skill

Subir en Claude

Ve a Configuración → Capacidades → Skills → Subir skill

Activa y empieza a usar

Pruébalo

Usando "denario". Generate research on climate data

Resultado esperado:

Hipótesis de investigación: Cuantificar la aceleración del calentamiento global usando regresión lineal
Metodología: Descomposición de series temporales, análisis de tendencias, pruebas de significancia estadística
Resultados: tendencia de calentamiento de 0.18°C por década, p < 0.001
Artículo: Documento LaTeX completo con figuras y bibliografía

Usando "denario". Analyze customer churn dataset

Resultado esperado:

Idea de investigación: Modelo de ensamblaje que combina XGBoost y Random Forest con SMOTE
Metodología: División entrenamiento/prueba, validación cruzada, ajuste de hiperparámetros, análisis SHAP
Resultados: 85% AUC-ROC, factores clave de abandono identificados
Artículo: Manuscrito con formato de revista con visualizaciones de rendimiento

Auditoría de seguridad

Riesgo bajo

v4 • 1/17/2026

All 369 static findings are FALSE POSITIVES. The skill is documentation-only with bash command examples, API key configuration patterns, and file operations for research project management - all legitimate documented functionality for a scientific research automation tool.

Archivos escaneados

3,198

Líneas analizadas

hallazgos

Auditorías totales

Factores de riesgo

⚙️ Comandos externos (224)

📁 Acceso al sistema de archivos (8)

references/examples.md:467 references/examples.md:14 references/llm_configuration.md:73 references/llm_configuration.md:73 references/llm_configuration.md:73 references/llm_configuration.md:73 references/llm_configuration.md:73 references/llm_configuration.md:73

🌐 Acceso a red (9)

references/installation.md:43 references/installation.md:69 references/installation.md:135 references/installation.md:135 references/llm_configuration.md:29 references/llm_configuration.md:50 references/llm_configuration.md:137 references/llm_configuration.md:202 skill-report.json:6

🔑 Variables de entorno (21)

Auditado por: claude Ver historial de auditorías →

Puntuación de calidad

Arquitectura

100

Mantenibilidad

Contenido

Comunidad

Seguridad

Cumplimiento de la especificación

Lo que puedes crear

Acelerar la canalización de publicación

Automatiza el recorrido desde el conjunto de datos en bruto hasta la presentación en revista con formato, reduciendo el tiempo dedicado al diseño de metodologías y a la redacción del artículo.

Flujos de exploración estructurados

Transforma el análisis exploratorio de datos en proyectos de investigación reproducibles con hipótesis, métodos y documentación generados.

Aprender mejores prácticas de investigación

Sigue metodologías generadas por IA para comprender enfoques estructurados de investigación computacional y redacción científica.

Prueba estos prompts

Análisis climático

Analyze global temperature anomaly data from 1880-2023 using pandas, scipy, and matplotlib. Generate research questions about long-term warming trends, develop a methodology with linear regression, and create publication-ready paper.

Estudio de expresión génica

Process gene expression microarray data from 500 breast cancer patients with 20000 features. Generate hypotheses about treatment response predictors, create methodology with machine learning classification, and produce LaTeX paper.

Pronóstico financiero

Analyze monthly unemployment rates from 1950-2023 with GDP and inflation indicators. Generate SARIMAX forecasting methodology, execute analysis with confidence intervals, and write research paper.

Canalización de investigación completa

Use denario to run complete research pipeline: set data description for my IoT sensor dataset, generate research idea for anomaly detection, develop methodology with sklearn, execute analysis, and generate APS-formatted LaTeX paper.

Mejores prácticas

Proporciona descripciones detalladas de los datos, incluyendo formato, tamaño, desafíos conocidos y herramientas disponibles para obtener mejores resultados generados por IA
Revisa y refina las ideas y metodologías generadas antes de ejecutar etapas de análisis computacionalmente costosas
Usa control de versiones haciendo commits después de cada etapa de la canalización para rastrear la evolución de la investigación y habilitar la reproducibilidad

Evitar

Proporcionar descripciones vagas de los datos conduce a ideas y metodologías de investigación genéricas e inutilizables
Omitir la revisión de la metodología antes de la ejecución puede dar lugar a enfoques estadísticos inapropiados para tus datos
Ejecutar toda la canalización sin validación intermedia desperdicia cómputo en direcciones de investigación defectuosas

Preguntas frecuentes

¿Qué proveedores de LLM admite denario?

OpenAI GPT-4/3.5, Google Vertex AI Gemini/PaLM, y cualquier proveedor compatible con los frameworks AG2 o LangGraph.

¿Se requiere LaTeX para usar esta habilidad?

LaTeX solo es necesario para la generación de artículos en PDF. Puedes usar el flujo de trabajo completo sin él y obtener archivos fuente LaTeX.

¿Puedo usar mi propia metodología de investigación?

Sí, usa set_method() con tu metodología en markdown o ruta de archivo para omitir la generación automatizada.

¿Qué versión de Python se requiere?

Se requiere Python 3.12 o superior para que esta habilidad funcione correctamente.

¿Puedo proporcionar resultados precomputados?

Sí, usa set_results() para cargar resultados de análisis existentes y omitir la etapa de ejecución computacional.

¿Qué revistas son compatibles para el formato del artículo?

Se incluye el formato de la American Physical Society (APS). Consulta la documentación para formatos adicionales de revistas.

Detalles del desarrollador

Autor

K-Dense-AI

Licencia

GPL-3.0 license

Repositorio

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/denario

Ref.

main

Estructura de archivos

📁 references/

📄 examples.md

📄 installation.md

📄 llm_configuration.md

📄 research_pipeline.md

📄 SKILL.md