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denario

Name: denario
Author: K-Dense-AI

Низкий риск ⚙️ Внешние команды📁 Доступ к файловой системе🌐 Доступ к сети🔑 Переменные окружения

Automatiser les workflows de recherche scientifique

Также доступно от: davila7

Transformez des ensembles de données en recherche prête pour la publication en automatisant la génération d'hypothèses, le développement de méthodologies, les expériences computationnelles et la rédaction d'articles LaTeX. L'IA multi-agents coordonne des agents spécialisés pour des pipelines de recherche de bout en bout.

Поддерживает: Claude Codex Code(CC)

📊 70 Адекватно

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Включите и начните использовать

Протестировать

Использование «denario». Generate research on climate data

Ожидаемый результат:

Research hypothesis: Quantify global warming acceleration using linear regression
Methodology: Time-series decomposition, trend analysis, statistical significance testing
Results: 0.18°C per decade warming trend, p < 0.001
Paper: Complete LaTeX document with figures and bibliography

Использование «denario». Analyze customer churn dataset

Ожидаемый результат:

Research idea: Ensemble model combining XGBoost and Random Forest with SMOTE
Methodology: Train/test split, cross-validation, hyperparameter tuning, SHAP analysis
Results: 85% AUC-ROC, key churn factors identified
Paper: Journal-formatted manuscript with performance visualizations

Аудит безопасности

Низкий риск

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.

Просканировано файлов

3,198

Проанализировано строк

находки

Всего аудитов

Факторы риска

⚙️ Внешние команды (224)

📁 Доступ к файловой системе (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

🌐 Доступ к сети (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

🔑 Переменные окружения (21)

Проверено: claude Посмотреть историю аудитов →

Оценка качества

Архитектура

100

Сопровождаемость

Контент

Сообщество

Безопасность

Соответствие спецификации

Что вы можете построить

Accélérer le pipeline de publication

Automatisez le parcours d'un ensemble de données brut vers une soumission de revue formatée, réduisant le temps consacré à la conception méthodologique et à la rédaction d'articles.

Workflows d'exploration structurée

Transformez l'analyse exploratoire de données en projets de recherche reproductibles avec des hypothèses, des méthodes et une documentation générées.

Apprendre les meilleures pratiques de recherche

Suivez des méthodologies générées par l'IA pour comprendre les approches structurées de la recherche computationnelle et de l'écriture scientifique.

Попробуйте эти промпты

Analyse climatique

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.

Étude d'expression génique

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.

Prévision financière

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.

Pipeline de recherche complet

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.

Лучшие практики

Fournissez des descriptions de données détaillées incluant le format, la taille, les défis connus et les outils disponibles pour de meilleures sorties générées par l'IA
Examinez et affinez les idées et méthodologies générées avant d'exécuter les étapes d'analyse computationnelles coûteuses
Utilisez le contrôle de version en validant après chaque étape du pipeline pour suivre l'évolution de la recherche et permettre la reproductibilité

Избегать

Fournir des descriptions de données vagues conduit à des idées et méthodologies de recherche génériques et inutilisables
Sauter l'examen de la méthodologie avant l'exécution peut entraîner des approches statistiques inappropriées pour vos données
Exécuter le pipeline complet sans validation intermédiaire gaspille de la puissance de calcul sur des directions de recherche défaillantes

Часто задаваемые вопросы

Quels fournisseurs LLM denario supporte-t-il ?

OpenAI GPT-4/3.5, Google Vertex AI Gemini/PaLM, et tout fournisseur compatible avec les frameworks AG2 ou LangGraph.

LaTeX est-il requis pour utiliser cette compétence ?

LaTeX n'est nécessaire que pour la génération d'articles au format PDF. Vous pouvez utiliser le workflow complet sans obtenir les fichiers source LaTeX.

Puis-je utiliser ma propre méthodologie de recherche ?

Oui, utilisez set_method() avec votre méthodologie markdown ou le chemin du fichier pour contourner la génération automatisée.

Quelle version de Python est requise ?

Python 3.12 ou supérieur est requis pour que cette compétence fonctionne correctement.

Oui, utilisez set_results() pour charger des résultats d'analyse existants et sauter l'étape d'exécution computationnelle.

Quelles revues sont prises en charge pour le formatage des articles ?

Le format American Physical Society (APS) est inclus. Consultez la documentation pour les formats de revues supplémentaires.

Сведения для разработчиков

Автор

K-Dense-AI

Лицензия

GPL-3.0 license

Репозиторий

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

Ссылка

main

Структура файлов

📁 references/

📄 examples.md

📄 installation.md

📄 llm_configuration.md

📄 research_pipeline.md

📄 SKILL.md