qmakescl
@qmakescl
Public Skills
paper-evaluator
by qmakescl
논문 파일(PDF, Word, 텍스트)을 받아 연구 설계를 자동으로 식별한 뒤, PRISMA·CONSORT·STROBE·STARD·CARE·AMSTAR 2·RoB 2.0·ROBINS-I·QUADAS-2·NOS 등 국제 보고·질 평가 지침을 자동 적용하고, SR/메타분석의 경우 GRADE 근거 확실성 등급화까지 수행하여 Markdown 보고서를 출력하는 논문 평가 에이전트 스킬. 논문 심사, 투고 전 자가 점검, 연구 질 평가, 비뚤림 위험 평가 등 모든 상황에서 사용한다. 사용자가 "논문 평가", "논문 검토", "체크리스트 평가", "PRISMA 확인", "CONSORT 준수 여부", "GRADE 평가", "비뚤림 위험", "systematic review 질 평가" 등의 표현을 사용하면 반드시 이 스킬을 사용한다.
mean-comparison-test
by qmakescl
통계적 가설검정에서 평균비교 분석을 수행하는 스킬. 독립표본 t-test(Two-sample/Welch's), 대응표본 t-test(Paired), 일원분산분석(One-way ANOVA/Welch's) 및 사후검정(Scheffé, Tukey, Games-Howell 등)을 포함한다. 사용자가 "평균 비교", "t-test", "t검정", "분산분석", "ANOVA", "집단 간 차이", "그룹별 평균", "사후검정", "post-hoc", "두 집단 비교", "평균차이 검정" 등을 언급하면 이 스킬을 사용한다. 데이터 파일(CSV/Excel)을 업로드하여 분석하며, 정규성/등분산 검정, 비모수 검정 필요성 안내, 효과크기, 정규분포 곡선 차트, 결과 보고서를 자동 생성한다.
df-basic-stats
by qmakescl
데이터프레임(DataFrame)의 기초 통계를 자동 산출하는 스킬. 사용자가 CSV, Excel, Parquet 등 테이블 형식 데이터를 업로드하거나 "기초 통계", "기술통계", "describe", "EDA", "데이터 요약", "분포 확인", "결측값 확인", "프로파일링" 등을 언급할 때 반드시 이 스킬을 사용한다. 데이터 탐색, 변수 타입 파악, 결측 현황 확인, 연속형·정수형·범주형·날짜형 별 맞춤 통계 산출, ydata-profiling 리포트 생성을 모두 포함한다. 사용자가 "데이터 좀 봐줘", "이 파일 분석해줘" 같은 모호한 요청을 할 때도 첫 단계로 이 스킬을 트리거하는 것이 좋다.