형식 손실 없이, 금융 등급 스타일링, 수식 검증을 통해 전문적인 Excel 스프레드시트(.xlsx, .xlsm, CSV)를 생성, 읽기, 편집, 검증, 서식 지정하세요 -- 모든 것이 openpyxl의 파괴적인 라운드트립 동작 없이.

이 스킬은 Search, Speech, OpenAI, Vision, Translation, Document Intelligence를 포함한 Azure AI 서비스에 대한 종합 문서와 SDK 참조를 제공합니다. 개발자가 AI 솔루션에 적합한 API와 코드 패턴을 빠르게 찾을 수 있도록 도와줍니다.

트레이더들은 여러 프레임워크에 걸쳐 일관된 기술적 분석이 필요하지만 도구를 전환하는 데 많은 시간을 소비합니다. 이 스킬은 Longbridge 시장 데이터를 기반으로 캔들스틱, 일목균형표, 엘리엇 파동, 창 이론, 터틀 트레이딩 분석을 단일 대화형 워크플로우로 통합합니다.

여러 서브 계정, 자산 클래스, 주문 유형에 걸쳐 Longbridge 계정을 관리하는 것은 복잡합니다. 이 스킬은 자연어를 통해 계정 데이터, 포지션 분석, 포트폴리오 최적화 프레임워크에 대한 구조화된 액세스를 제공합니다.

AI 어시스턴트에서 글로벌 시장의 실시간 시세, K라인 차트, 호가창 잔량, IPO 캘린더에 직접 접근하세요. 기본적인 시장 데이터 조회를 위해 여러 트레이딩 터미널 간을 오갈 필요가 없어집니다.

수동 조사 없이 글로벌 주식의 종합 재무 데이터와 가치 평가 분석에 접근하세요. 이 스킬은 Longbridge CLI 및 MCP 도구를 조율하여 재무제표, 가치 평가 지표, 기업 인사이트를 단 몇 초 만에 제공합니다.

투자자라면 빠르고 구조화된 실적 분석이 필요하지만, 공시와 컨퍼런스 콜을 직접 읽는 것은 시간이 많이 걸립니다. 이 스킬은 실적 발표 전·후 분석, 컨센서스 대비 실적 추적, 사업부별 분석, 밸류에이션 모델을 몇 초 만에 제공합니다.

투자자는 어떤 주식이든 뉴스, 규제 공시, 커뮤니티 센티먼트에 빠르게 접근해야 합니다. 이 스킬은 Longbridge에서 모든 정보를 하나의 프롬프트로 가져오며, 구조화된 분류와 이중 언어 출력을 제공합니다.

미국, 홍콩, 중국, 싱가포르 시장의 실시간 시장 데이터, 재무 정보, 뉴스, 포트폴리오 분석에 즉시 접근하세요. 이 스킬은 Claude가 Longbridge 금융 플랫폼에서 시세, 공시, 내부자 거래, 계좌 정보를 조회할 수 있게 합니다.

AI 로 생성된 이미지와 비디오를 만들려면 일반적으로 복잡한 플랫폼을 탐색하고 상세한 프롬프트를 작성해야 합니다. 이 스킬은 liblib.tv 의 API 에 직접 연결하여 자연어 명령으로 비주얼 콘텐츠를 생성하고 편집할 수 있게 해줍니다.

대화를 통해 LegendShop 공급망 플랫폼의 210,000개 이상의 원본 제품에 직접 접근하세요. 수동 API 통합 없이 실시간 제품 상세정보, 가격, 재고, 계좌 잔액을 확인하세요.

수동 스키마 설계는 오류가 발생하기 쉽고 시각화하기 어렵습니다. DB Craft는 로컬 시각적 작업 공간을 제공하여 MySQL, PostgreSQL, SQLite 및 MSSQL 스키마를 AI 지원과 함께 설계한 후 프로덕션 준비가 된 SQL을 내보냅니다.

ZINC 데이터베이스는 약물 발견 연구를 위한 230M+ 구매 가능한 화합물을 포함하고 있습니다. 이 기술은 ZINC ID, SMILES 또는 공급자 코드로 검색하고, 3D 구조를 검색하며, 가상 스크리닝 및 분자 도킹 연구를 위한 유사성 검색을 프로그래밍 방식으로 수행할 수 있습니다.

메모리 한계를 초과하는 대규모 데이터셋 작업. Zarr-python은 압축을 사용한 청크 배열 저장을 지원하여 효율적인 클라우드 네이티브 과학 컴퓨팅 워크플로우를 가능하게 합니다.

이 스킬은 수식, 서식 및 데이터 분석을 사용하여 Excel 스프레드시트를 생성, 편집 및 분석할 수 있습니다. 또한 수식을 다시 계산하고 게시물 품질 출력을 위해 오류가 0개인지 확인합니다.

RAM을 초과하는 대규모tabular 데이터셋 처리는 전문적인 도구가 필요합니다. Vaex는 코어 외부 DataFrame 연산, 지연 평가 및 메모리에 비해 너무 큰 데이터셋에서 초당 수십억 행의 처리를 가능하게 합니다. 천문학적 데이터, 금융 시계열 및 대규모 과학 분석에 적합합니다.

고차원 데이터는 시각화와 분석이 어렵습니다. UMAP는 구조를 유지하면서 차원을 축소하여 명확한 2D/3D 시각화와 더 나은 클러스터링 결과를 가능하게 합니다.

그래프 신경망은 약물 발견, 소셜 네트워크 분석, 추천 시스템과 같은 현대적 애플리케이션을 구동합니다. 이 스킬은 PyTorch Geometric로 GNN을 구현하기 위한 즉시 사용 가능한 템플릿과 문서를 제공합니다.

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