Excel 파일 작업을 위해서는 수식, 서식 및 데이터 분석에 대한 지식이 필요합니다. 이 스킬은 전문적인 표준으로 스프레드시트를 만들고, 계산을 수행하며, 데이터를 분석하기 위한 종합적인 안내를 제공합니다.

PDF 문서를 수동으로 처리하는 것은 너무 많은 시간이 소요됩니다. 이 툴킷은 Python과 명령줄 도구를 사용하여 텍스트 추출, 테이블 탐지, 양식 작성 및 문서 생성을 포함하는 포괄적인 PDF 작업을 제공합니다.

원본 음악 구성 작성 및 MIDI 파일을 MP3 또는 WAV 오디오 파일로 변환합니다. 지능형 작곡을 위해 music21 라이브러리를 사용하며 사실적인 악기 사운드로 관현악 및 전자 음악 생성을 모두 지원합니다.

사용자는 효과적인 지식 그래프 관리를 위해 Logseq의 Datascript 데이터베이스 아키텍처를 이해하는 데 전문적인 가이드가 필요합니다. 이 스킬은 스키마 설계, 속성 타입, 클래스 계층 구조 및 엔티티 관계에 대한 권위 있는 지식을 제공합니다.

사용자는 Logseq 지식 그래프에서 데이터를 추출하고 쿼리해야 합니다. 이 스킬은 페이지, 블록, 속성을 가져오고 HTTP API 또는 CLI를 통해 로컬 Logseq 그래프에 대해 고급 Datalog 쿼리를 실행하기 위한 통합 Python 클라이언트 라이브러리를 제공합니다.

Logseq 사용자가 Markdown 파일에서 데이터베이스 형식으로 전환할 때 명확한 안내가 필요합니다. 이 스킬은 단계별 마이그레이션 계획, 백업 전략, 일반적인 문제 해결을 위한 트러블슈팅, 그리고 유효성 검사를 위한 Datalog 쿼리 예제를 제공합니다.

EDN 템플릿 분석은 수동으로 수행하면 시간이 많이 소요됩니다. edn-analyzer 기술은 Logseq 데이터베이스 그래프 템플릿에 대한 자동화된 구조 분석, 품질 검사 및 비교 기능을 제공합니다. 고아 항목을 식별하고, 구조를 검증하며, 실행 가능한 보고서를 생성합니다.

사용자는 Claude를 Logseq 지식 그래프와 통합하여 데이터를 쿼리하고 기록해야 합니다. 이 스킬은 HTTP API, CLI, MCP Server 백엔드에 걸쳐 자동화된 연결 관리를 제공하며 내장된 문제 해결 지원을 포함합니다.

여러 게놈 어셈블리로부터 계통수를 구축하려면 많은 도구를 사용하는 복잡한 워크플로우가 필요합니다. 이 스킬은 BUSCO 기반 계통유전체학 파이프라인 전체에 대한 실행 가능하고 스케줄러 인식 스크립트를 생성합니다.

계통발생학적 생물지리학 분석은 연구자들이 종의 지리적 분포가 시간에 따라 어떻게 진화했는지 이해하는 데 도움을 줍니다. 이 스킬은 입력 검증부터 출판 가능한 조상 분포 시각화까지 완전한 BioGeoBEARS 워크플로우를 자동화합니다.

ETL 프로세스, 분석 및 피처 엔지니어링에 걸친 복잡한 데이터 워크플로우를 관리하려면 오케스트레이션과 품질 적용이 효과적으로 이루어져야 합니다. 이 스킬은 CTO-Data 역할을 수행하여 데이터 작업을 조정하면서 최소 95%의 품질 표준을 유지합니다.

이 스킬은 비동기 데이터베이스 작업을 위한 즉시 사용 가능한 SQLAlchemy 2.0+ 패턴을 제공합니다. 타입 안전 모델, CRUD 연산, 관계 및 강력한 데이터 서비스 구축을 위한 성능 최적화가 포함되어 있습니다.

데이터 분석에는 특정 데이터 세트와 시각화 요구 사항에 맞게 사용자 정의 Python 코드가 필요합니다. 이 스킬은 AI를 활용하여 데이터를 처리하고 샌드박스 환경에서 전문적인 차트를 생성하는 맞춤형 pandas 및 matplotlib 코드를 생성합니다.

데이터베이스 쿼리를 실행하려면 코드 편집기와 터미널 창을 오가야 합니다. 이 스킬을 사용하면 SQL 쿼리와 psql 메타 명령을 워크플로우를 벗어나지 않고 AI 어시스턴트에서 직접 실행할 수 있습니다.

이 스킬은 민감한 데이터에 접근하지 않고 테이블과 스키마를 탐색하기 위한 안전한 BigQuery CLI 패턴을 제공합니다. 책임 있는 데이터 분석을 위한 데이터 민감성 가이드라인과 함께 INFORMATION_SCHEMA 쿼리, 행 수 확인을 포함합니다.

웹 콘텐츠를 코딩 워크플로우에 가져오는 것은 번거롭고 신뢰할 수 없습니다. 이 스킬은 Claude에게 깨끗한 마크다운, 스크린샷, 구조화된 데이터 또는 검색 결과로 любой 网页에 대한 즉각적인 접근을 제공합니다.

데이터를 먼저 임시 브랜치에 스테이징하여 S3에서 안전하게 로드합니다. 프로덕션에 병합하기 전에 품질을 검증합니다. 잘못된 데이터가 메인 테이블에 도달하는 것을 방지합니다.

처음부터 데이터 파이프라인을 만들려면 DAG 아키텍처, 구체화 전략, 프로젝트 구조에 대한 이해가 필요합니다. 이 스킬은 적절한 분기 안전성, SQL 퍼스트 노드 패턴, Python 변환 모델과 함께 bauplan 프로젝트를 설정하는 과정을 안내합니다.

MEV 거래는 과도한 슬리피지 및 실패한 트랜잭션을 피하기 위해 정확한 유동성 분석이 필요합니다. 이 스킬은 가격 영향 계산, 슬리피지 추정, 실행 전 거래 수익성 검증을 위한 체계적인 워크플로와 공식을 제공합니다.

MEV 인프라는 경쟁 우위를 유지하기 위해 정확한 지연 시간 모니터링이 필요합니다. 이 스킬은 개별 호출 및 집계된 지연 시간 추적을 제공하여 병목 지점을 식별하고, 느린 작업을 디버깅하며, 성능 이상에 대한 알림 임계값을 설정합니다.