スキル denario

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denario

Name: denario
Author: K-Dense-AI

低リスク ⚙️ 外部コマンド📁 ファイルシステムへのアクセス🌐 ネットワークアクセス🔑 環境変数

科学的研究ワークフローの自動化

こちらからも入手できます: davila7

仮説生成、方法論開発、計算実験、LaTeX論文執筆を自動化することで、データセットを公開可能な研究に変換します。マルチエージェントAIがエンドツーエンドの研究パイプラインを調整します。

対応: Claude Codex Code(CC)

📊 70 十分

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Claudeでアップロード

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オンにして利用開始

テストする

「denario」を使用しています。 Generate research on climate data

期待される結果:

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

「denario」を使用しています。 Analyze customer churn dataset

期待される結果:

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

セキュリティ監査

低リスク

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.

スキャンされたファイル

3,198

解析された行数

検出結果

総監査数

リスク要因

⚙️ 外部コマンド (224)

📁 ファイルシステムへのアクセス (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

🌐 ネットワークアクセス (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

🔑 環境変数 (21)

監査者: claude 監査履歴を表示 →

品質スコア

アーキテクチャ

100

保守性

コンテンツ

コミュニティ

セキュリティ

仕様準拠

作れるもの

公開プロセスの高速化

生的データセットからフォーマットされたジャーナル投稿へのプロセスを自動化し、方法論設計と論文執筆に費やす時間を削減します。

構造化された探索ワークフロー

探索的データ分析を、生成された仮説、方法、ドキュメントを備えた再現可能な研究プロジェクトに変換します。

研究のベストプラクティスを学ぶ

AI生成の方法論に従って、計算研究と科学的執筆の構造化されたアプローチを理解します。

これらのプロンプトを試す

気候分析

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.

遺伝子発現研究

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.

財務予測

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.

完全な研究パイプライン

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.