Fähigkeiten denario
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denario

Niedriges Risiko ⚙️ Externe Befehle📁 Dateisystemzugriff🌐 Netzwerkzugriff🔑 Umgebungsvariablen

Automatizar fluxos de trabalho de pesquisa científica

Auch verfügbar von: davila7

Transforme conjuntos de dados em pesquisa pronta para publicação, automatizando a geração de hipóteses, desenvolvimento de metodologia, experimentos computacionais e escrita de artigos em LaTeX. IA multiagente coordena agentes especializados para pipelines de pesquisa de ponta a ponta.

Unterstützt: Claude Codex Code(CC)
📊 70 Angemessen
1

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2

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3

Einschalten und loslegen

Teste es

Verwendung von "denario". Gerar pesquisa sobre dados climáticos

Erwartetes Ergebnis:

  • Hipótese de pesquisa: Quantificar a aceleração do aquecimento global usando regressão linear
  • Metodologia: Decomposição de série temporal, análise de tendência, testes de significância estatística
  • Resultados: Tendência de aquecimento de 0,18°C por década, p < 0,001
  • Artigo: Documento LaTeX completo com figuras e bibliografia

Verwendung von "denario". Analisar conjunto de dados de churn de clientes

Erwartetes Ergebnis:

  • Ideia de pesquisa: Modelo ensemble combinando XGBoost e Random Forest com SMOTE
  • Metodologia: Divisão treino/teste, validação cruzada, ajuste de hiperparâmetros, análise SHAP
  • Resultados: AUC-ROC de 85%, fatores de churn identificados
  • Artigo: Manuscrito formatado para periódico com visualizações de desempenho

Sicherheitsaudit

Niedriges Risiko
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.

6
Gescannte Dateien
3,198
Analysierte Zeilen
4
befunde
4
Gesamtzahl Audits

Risikofaktoren

⚙️ Externe Befehle (224)
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📁 Dateisystemzugriff (8)
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🌐 Netzwerkzugriff (9)
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🔑 Umgebungsvariablen (21)
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Auditiert von: claude Audit-Verlauf anzeigen →

Qualitätsbewertung

45
Architektur
100
Wartbarkeit
87
Inhalt
22
Community
90
Sicherheit
91
Spezifikationskonformität

Was du bauen kannst

Acelerar o pipeline de publicação

Automatize a jornada de conjuntos de dados brutos para submissões formatadas para periódicos, reduzindo o tempo gasto no design de metodologia e escrita de artigos.

Fluxos de trabalho de exploração estruturada

Transforme análise exploratória de dados em projetos de pesquisa reprodutíveis com hipóteses, métodos e documentação gerados.

Aprender melhores práticas de pesquisa

Siga metodologias geradas por IA para entender abordagens estruturadas para pesquisa computacional e escrita científica.

Probiere diese Prompts

Análise climática 
Analisar dados de anomalias de temperatura global de 1880-2023 usando pandas, scipy e matplotlib. Gerar questões de pesquisa sobre tendências de aquecimento a longo prazo, desenvolver metodologia com regressão linear e criar artigo pronto para publicação.
Estudo de expressão gênica 
Processar dados de microarray de expressão gênica de 500 pacientes com câncer de mama com 20000 características. Gerar hipóteses sobre preditores de resposta ao tratamento, criar metodologia com classificação de machine learning e produzir artigo em LaTeX.
Previsão financeira 
Analisar taxas mensais de desemprego de 1950-2023 com indicadores de PIB e inflação. Gerar metodologia de previsão SARIMAX, executar análise com intervalos de confiança e escrever artigo de pesquisa.
Pipeline completo de pesquisa 
Usar denario para executar pipeline completo de pesquisa: definir descrição de dados para meu conjunto de dados de sensor IoT, gerar ideia de pesquisa para detecção de anomalias, desenvolver metodologia com sklearn, executar análise e gerar artigo em LaTeX formatado para APS.

Bewährte Verfahren

  • Forneça descrições detalhadas dos dados, incluindo formato, tamanho, desafios conhecidos e ferramentas disponíveis para melhores saídas geradas por IA
  • Revise e refine ideias e metodologias geradas antes de executar etapas de análise computacionalmente caras
  • Use controle de versão fazendo commit após cada estágio do pipeline para acompanhar a evolução da pesquisa e permitir reprodutibilidade

Vermeiden

  • Fornecer descrições vagas de dados leva a ideias e metodologias de pesquisa genéricas e inutilizáveis
  • Pular a revisão da metodologia antes da execução pode resultar em abordagens estatísticas inadequadas para seus dados
  • Executar o pipeline completo sem validação intermediária desperdiça computação em direções de pesquisa falhas

Häufig gestellte Fragen

Quais provedores de LLM o denario suporta?
OpenAI GPT-4/3.5, Google Vertex AI Gemini/PaLM e qualquer provedor compatível com estruturas AG2 ou LangGraph.
LaTeX é necessário para usar esta skill?
LaTeX é necessário apenas para geração de artigos em PDF. Você pode usar o fluxo de trabalho completo sem ele e obter arquivos fonte LaTeX.
Posso usar minha própria metodologia de pesquisa?
Sim, use set_method() com sua metodologia em markdown ou caminho do arquivo para ignorar a geração automatizada.
Qual versão do Python é necessária?
Python 3.12 ou superior é necessário para esta skill funcionar corretamente.
Posso fornecer resultados pré-computados?
Sim, use set_results() para carregar resultados de análise existentes e ignorar o estágio de execução computacional.
Quais periódicos são suportados para formatação de artigos?
Formato da American Physical Society (APS) está incluído. Consulte a documentação para formatos adicionais de periódicos.

Entwicklerdetails

Lizenz

GPL-3.0 license

Repository

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

Ref

main

Dateistruktur

📁 references/

📄 examples.md

📄 installation.md

📄 llm_configuration.md

📄 research_pipeline.md

📄 SKILL.md